基于GPGPU加速的鐵軌扣件識(shí)別研究的中期報(bào)告

基于GPGPU加速的鐵軌扣件識(shí)別研究的中期報(bào)告一、研究背景與意義隨著機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的快速發(fā)展，圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)和分類等技術(shù)在工業(yè)制造、交通追蹤、智能安防等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。鐵路運(yùn)輸是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，鐵路軌道是鐵路運(yùn)輸?shù)闹匾A(chǔ)設(shè)施，它的安全性、可靠性對(duì)于鐵路運(yùn)輸至關(guān)重要。而鐵路軌道上的扣件則是支撐鐵路軌道的關(guān)鍵零部件，扣件的損壞和丟失會(huì)導(dǎo)致鐵路運(yùn)輸?shù)陌踩鹿剩虼藢?duì)于鐵路軌道上的扣件進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別具有十分重要的意義。傳統(tǒng)的扣件檢測(cè)方法主要是基于人工視覺(jué)和手動(dòng)抽出圖片特征實(shí)現(xiàn)的，不但耗時(shí)耗力，而且存在很大的誤差率。因此，基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)鐵路軌道扣件的自動(dòng)檢測(cè)和識(shí)別是當(dāng)下的熱點(diǎn)問(wèn)題，這不僅可以提高識(shí)別的準(zhǔn)確率，還可以節(jié)省大量的時(shí)間和人力成本。二、研究目的和內(nèi)容本研究旨在研究一種基于GPGPU（通用圖形處理器）加速的鐵軌扣件識(shí)別方法，通過(guò)利用GPU并行計(jì)算的優(yōu)勢(shì)，從而提高鐵軌扣件識(shí)別的效率與準(zhǔn)確率。具體的研究?jī)?nèi)容如下：1.搜集鐵軌扣件圖像庫(kù)，建立鐵軌扣件的數(shù)據(jù)集。2.探究基于深度學(xué)習(xí)的鐵軌扣件識(shí)別算法，搜尋鐵軌扣件識(shí)別的相關(guān)文獻(xiàn)，了解目前主流的鐵軌扣件識(shí)別算法。3.針對(duì)鐵軌扣件識(shí)別算法的瓶頸問(wèn)題，即算法的計(jì)算耗時(shí)過(guò)長(zhǎng)，提出一種基于GPGPU加速的鐵軌扣件識(shí)別方法，并進(jìn)行開(kāi)發(fā)和優(yōu)化。4.在不同數(shù)據(jù)集的測(cè)試下，對(duì)于算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，分析并比較基于GPGPU加速和CPU計(jì)算的鐵軌扣件識(shí)別算法的優(yōu)缺點(diǎn)。三、研究方法本研究主要采用深度學(xué)習(xí)與GPGPU并行計(jì)算相結(jié)合的研究方法實(shí)現(xiàn)鐵軌扣件識(shí)別功能。具體流程如下：1.數(shù)據(jù)集的搜集和建立：搜集大量鐵軌扣件圖像，并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括圖像的裁剪、縮放、標(biāo)注等處理。2.針對(duì)已有的鐵軌扣件識(shí)別算法，進(jìn)行算法的分析、選擇和優(yōu)化。3.采用深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行模型訓(xùn)練，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行特征提取，采用支持向量機(jī)（SVM）來(lái)實(shí)現(xiàn)分類器的訓(xùn)練和擬合。4.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于GPGPU加速的鐵軌扣件識(shí)別算法，使用CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）框架來(lái)加速算法的計(jì)算過(guò)程。5.使用C++語(yǔ)言和CUDA框架開(kāi)發(fā)鐵軌扣件識(shí)別軟件，完成實(shí)例演示。6.在不同數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測(cè)試，并比較不同算法的耗時(shí)和準(zhǔn)確率。四、研究成果本研究的主要成果包括：1.鐵軌扣件圖像數(shù)據(jù)集的建立。2.整理出鐵軌扣件識(shí)別算法的相關(guān)文獻(xiàn)，研究算法的計(jì)算耗時(shí)及缺陷，并提出基于GPU加速的算法優(yōu)化方案。3.使用深度學(xué)習(xí)框架訓(xùn)練鐵軌扣件識(shí)別模型，并使用CUDA框架實(shí)現(xiàn)算法的加速優(yōu)化。4.完成基于GPGPU加速的鐵軌扣件識(shí)別軟件開(kāi)發(fā)，進(jìn)行了實(shí)例演示。5.根據(jù)實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果，對(duì)比不同算法的優(yōu)缺點(diǎn)，分析技術(shù)的可行性和發(fā)展前景。五、結(jié)論和展望本研究建立了鐵軌扣件圖像數(shù)據(jù)集，并使用深度學(xué)習(xí)框架訓(xùn)練并優(yōu)化了算法，實(shí)現(xiàn)了基于GPGPU加速的鐵軌扣件識(shí)別軟件，并進(jìn)行了實(shí)例演示。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于GPGPU加速運(yùn)算的鐵軌扣件識(shí)別算法具有較快的計(jì)算速度和高準(zhǔn)確率，能夠更好地應(yīng)用于工業(yè)制造和鐵路運(yùn)輸領(lǐng)域，具備可行性和發(fā)展前景。