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作者：姜军;宓为建;
单位：上海勘测设计研究院有限公司;上海海事大学物流科学与工程研究院;
摘要：铁路集装箱堆场对于火车平板装卸作业，由于传统检测方法检测精度或检测速度不能满足要求，鲜有成熟的智能防吊起解决方案。本文提出一种基于改进反向传播（BP）神经网络的火车防吊起快速检测方法，通过获取吊具4个锁头的称重数据，建立基于BP神经网络的平板吊起检测模型，在权值调整时加入动量因子和自适应调节学习率以优化模型性能。在实际作业中测试，本方法具有较高的检出率和快速的检测速度，可为轨道吊自动化火车作业提供智能安全防护。
关键词：集装箱火车;;平板鹰钩(F-TR)锁防吊起;;反向传播(BP)神经网络;;动量因子;;自适应学习
