華為云好望商城應答器異位檢測算法主要用于鐵路安全,可對鐵路軌枕上安裝的應答器位置狀態(tài)進行自動檢測.自動檢測異常狀態(tài),立即報警.該算法保證鐵路線路應答器的正常工作,保障了鐵路交通的安全。
應答器異位檢測算法主要用于鐵路安全，可對鐵路軌枕上安裝的應答器位置狀態(tài)進行自動檢測，根據(jù)應答器的安裝要求，必須要平放置在軌枕上，并與軌枕方向一致，如出現(xiàn)方向偏差較大、傾斜、離開軌枕等狀態(tài)，自動檢測異常狀態(tài)，立即報警。
該算法保證鐵路線路應答器的正常工作，保障了鐵路交通的安全。應答器異位檢測算法針對鐵路沿線的應答器放置狀態(tài)進行檢測，判斷應答器放置狀態(tài)是否符合規(guī)定要求。采用深度學習技術(shù)，基于開源yolo算法進行深度定制，訓練應答器放置狀態(tài)的算法模型，將模型通過轉(zhuǎn)換后，移植到SDC。
應答器異位檢測算法的核心功能，是對應答器放置狀態(tài)的檢測，檢測應答器是否處于鐵路軌枕上的正確位置。算法優(yōu)化是指對算法的有關(guān)性能進行優(yōu)化，如時間復雜度、空間復雜度、正確性、健壯性。 大數(shù)據(jù) 時代到來，算法要處理數(shù)據(jù)的數(shù)量級也越來越大以及處理問題的場景千變?nèi)f化。
為了增強算法的處理問題的能力，對算法進行優(yōu)化是必不可少的。算法優(yōu)化一般是對算法結(jié)構(gòu)和收斂進行優(yōu)化。
本算法雖然包括眾多應答器的場景，在實際使用中，也有可能會存在誤報場景，針對誤報場景，算法可以提供定制優(yōu)化服務，針對特定場景進行算法的定制，保證檢測的準確率。
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