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为提高ZPW-2000R轨道电路诊断系统的判定准确性和运行效率,提出了一种基于卷积神经网络的轨道电路运行状态智能识别方法。首先,根据轨道电路监测数据集构建轨道电路运行状态灰度图谱,以精准表达轨道电路的运行状态,并通过图像缩放建立实验样本;其次,构建卷积神经网络模型并对轨道电路运行状态灰度图谱进行特征提取与模式识别。实验结果表明,本文提出的方法对轨道电路运行状态识别的准确率为100%,可有效识别轨道电路正向占用状态、逆向占用状态和空闲状态。 相似文献
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174.
175.
机组人员疲劳驾驶是引发航空事故的原因之一。现有的研究缺少将脸部信息融合的疲劳表情识别,对疲劳表情识别可有效提高疲劳驾驶识别准确率。根据卷积神经网络的基本结构,将卷积核大小为1×1的卷积层加在输入层之后,让网络深度增加、提高特征学习能力、增加输入数据的非线性表示,同时对计算量基本无负面影响,采用线性修正函数ReLU作为激励函数解决模型在训练中梯度消失问题,提出了一种改进的卷积神经网络模型。基于LFW数据集筛选出正常、说话、疲劳3种状态表情,对其进行预处理建立疲劳表情数据集。训练完成的CNN模型对自建疲劳表情数据集实验识别准确率为88.3%,平均识别时间为20ms,与传统疲劳驾驶识别方法相比具有准确率高和实时高效的优点。与未改进的卷积神经网络相比,识别准确率提高了5.02%。 相似文献
176.