背景:隨著人們對鐵路運輸安全的要求越來越高,傳統(tǒng)的軌道檢測方法需要工人定期沿著軌道行走,觀察軌道的磨損、變形和裂縫。該方法雖然可以直觀地檢測到一些明顯的故障,但耗時、費力、效率低。這種方法已不能滿足現(xiàn)代鐵路系統(tǒng)的需要。為了解決鐵路故障檢測的自動化和高效性問題,本課題開發(fā)了一種基于FPGA的鐵路故障檢測系統(tǒng)。該邊緣人工智能系統(tǒng)通過攝像頭捕捉軌道圖像,利用卷積神經網絡(CNN)實時檢測軌道缺陷,并自動報告故障信息。
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