刘荣辉，邵广平，吕志涵，李欧燕，刘荣辉，邵广平陈PY - 2021 DA - 2021/10/15 TI -地铁障碍基于云边缘的协作感知和识别方法SP - 8351674六世- 2021 AB -火车障碍的传统分析方法利用同构传感器获取状态信息并完成探测和识别分析在远程的网络。单一的数据样本和更多的处理环节会降低地铁遇到障碍物时分析的准确性和速度。针对这一问题，本文提出了一种基于云边缘协作的地铁障碍物感知与识别方法。地铁监控云平台实现了检测模型的训练和构建，网络边缘完成了列车遇到障碍物时轨道状态的态势感知和实时动作。首先通过摄像机检测轨道位置，利用Mask RCNN算法识别地铁运行轨道，确定地铁列车运行过程中障碍物的检测区域。在网络边缘，对传感器聚类采集的数据进行特征级融合，为检测工作提供可靠的数据支持。然后，基于DeepSort和YOLOv3网络模型，在地铁监控云平台上构建地铁障碍物检测模型。将训练好的模型分布到网络边缘，实现对障碍物的快速、高效的感知和行动。最后，基于实际采集的数据集进行了仿真验证。 Experimental results show that the proposed method has good detection accuracy and efficiency, which maintains 98.9% and 1.43 s for obstacle detection accuracy and recognition time in complex scenes. SN - 1530-8669 UR - https://doi.org/10.1155/2021/8351674 DO - 10.1155/2021/8351674 JF - Wireless Communications and Mobile Computing PB - Hindawi KW - ER -