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作者：冯爽;王万齐;杨文;胡昊;
单位：中国铁道科学研究院研究生部;中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所;
摘要：针对铁路施工环境较复杂，安全穿戴目标较小难以检测，边缘计算设备资源有限的问题，提出一种基于改进RT-DETR的铁路施工场景下人员安全穿戴检测模型。首先，引用轻量级EfficientViT作为特征提取网络，通过级联分组注意力，解决多头自注意力计算冗余问题，提高注意力头的多样性。其次，采用HWD-ADown下采样模块，应用Haar小波变换保留更多细节信息来改善错检问题，通过将特征图切分再进行卷积的方式减少卷积操作的参数量，进一步降低模型复杂度，精度维持原来相近水平。最后，设计一种新的损失函数Inner-DIoU,在加速边界框回归速度的同时提高模型检测的泛化能力。实验结果表明，改进模型精确率为92.6%,召回率为84.4%,平均精度均值为90%,与基准模型相比分别提高2.7%、2.1%和3%;模型大小为19.9 MB,参数量为985.6万个，GFLOPs为25.5,与基准模型相比分别降低48.4%、50.4%和55.4%;FPS为94.3,提高了34.7%。提出的模型能够满足铁路施工场景下对检测精度和轻量化的需求。
关键词：铁路施工;;目标检测;;RT-DETR;;轻量化网络模型
基金资助：中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划(K2023T003);第二十七届中国科协年会学术论文
