基于GPGPU加速的鐵軌扣件識(shí)別研究的開(kāi)題報(bào)告

基于GPGPU加速的鐵軌扣件識(shí)別研究的開(kāi)題報(bào)告一、研究背景及意義鐵路交通是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，鐵路運(yùn)輸中鐵軌是關(guān)鍵組成部分。鐵軌扣件作為鐵軌的重要連接件，在鐵路運(yùn)輸安全和穩(wěn)定性中起著不可替代的作用。由于鐵路鋪設(shè)較早，扣件使用年限較長(zhǎng)，容易受到環(huán)境條件的影響而失去連接功能，因此扣件的檢測(cè)與維修一直是鐵路維護(hù)的關(guān)鍵問(wèn)題。傳統(tǒng)的扣件檢測(cè)方法往往采用人工巡查的方式，既費(fèi)時(shí)又耗力，而且人工檢測(cè)的效率低下，不利于快速發(fā)現(xiàn)鐵路設(shè)備問(wèn)題進(jìn)行維護(hù)。因此，開(kāi)發(fā)基于GPGPU（通用GPU）加速的鐵軌扣件識(shí)別算法成為了提高鐵路設(shè)備安全性和降低維護(hù)成本的必要途徑。二、研究目的本課題旨在開(kāi)發(fā)一種基于CUDA并行計(jì)算方法的鐵軌扣件識(shí)別算法，在提高扣件檢測(cè)準(zhǔn)確率的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)檢測(cè)速度的大幅提升，以?xún)?yōu)化鐵路設(shè)備檢測(cè)維修的工作效率。三、研究?jī)?nèi)容本課題主要內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面：1.研究鐵軌扣件的特征提取方法，分析扣件外形特征，建立特征庫(kù)以便后續(xù)識(shí)別使用。2.基于GPGPU技術(shù)實(shí)現(xiàn)鐵軌扣件識(shí)別算法，以提高識(shí)別速度和準(zhǔn)確率。3.對(duì)比實(shí)驗(yàn)，將本算法和其他鐵軌扣件識(shí)別算法進(jìn)行比較和評(píng)估，以分析該算法在扣件檢測(cè)中的優(yōu)勢(shì)和局限性。4.實(shí)現(xiàn)算法的集成并進(jìn)行系統(tǒng)測(cè)試，在實(shí)際使用場(chǎng)景中進(jìn)行算法的應(yīng)用與推廣。四、研究方法1.研究鐵軌扣件特征提取方法，包括形狀描述、灰度處理等經(jīng)典圖像處理方法，并嘗試采用深度學(xué)習(xí)方法對(duì)扣件進(jìn)行特征提取。2.基于GPGPU實(shí)現(xiàn)鐵軌扣件識(shí)別算法，采用CUDA編程模式，通過(guò)分析算法瓶頸，使用相應(yīng)的GPU加速庫(kù)對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化。3.對(duì)比實(shí)驗(yàn)，選擇經(jīng)典的鐵軌扣件識(shí)別算法，通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)，對(duì)比速度和準(zhǔn)確率，分析改進(jìn)算法的優(yōu)勢(shì)和局限性。4.實(shí)現(xiàn)結(jié)果的集成，并進(jìn)行系統(tǒng)測(cè)試，對(duì)算法的性能進(jìn)行評(píng)價(jià)和應(yīng)用推廣。五、預(yù)期成果本課題的預(yù)期成果有以下幾點(diǎn)：1.基于GPGPU實(shí)現(xiàn)的鐵軌扣件識(shí)別算法，具有較高的準(zhǔn)確率和速度，能夠高效的進(jìn)行扣件檢測(cè)。2.與傳統(tǒng)算法對(duì)比，證明改進(jìn)算法在檢測(cè)速度和準(zhǔn)確率上的優(yōu)勢(shì)，并對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化。3.實(shí)現(xiàn)算法的集成并進(jìn)行系統(tǒng)測(cè)試，證明算法的應(yīng)用前景。六、研究計(jì)劃第1-2個(gè)月：研究圖像處理方法，建立扣件外形特征庫(kù)。第3-4個(gè)月：基于CUDA編寫(xiě)識(shí)別算法，完成初步實(shí)驗(yàn)，優(yōu)化算法。第5-8個(gè)月：進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，優(yōu)化算法，提高識(shí)別速度和準(zhǔn)確率。第9-12個(gè)月：完成算法集成并進(jìn)行系統(tǒng)測(cè)試，并進(jìn)行應(yīng)用推廣。七、參考文獻(xiàn)1.BaoJ,YangC,WuY.Real-timeinspectionandrecognitionoftieplateforhigh-speedrailwayfromusingdeeplearning[J].JournalofCentralSouthUniversity,2017,24(8):1909-1917.2.LiuY,LiuJ,XiangX,etal.Real-timedetectionofrailwaycracksbasedonYOLOv3andlow-lightimageenhancement[J].TransportationResearchPartC:EmergingTechnologies,2019,98:321-340.3.R?ningJ.Wearpredictionofrailtracksusingmachinelearning:acasestudy[J].IEE