45、铁路轨道动物事故预防与印度建筑行业疫情后影响

铁路轨道动物事故预防与印度建筑行业疫情后影响

铁路轨道动物事故预防

在铁路轨道上，动物事故时有发生，给动物和铁路运营都带来了不小的影响。为了预防这类事故，人们采用了多种技术手段，其中卷积神经网络（CNN）相关方法以及迁移学习发挥了重要作用。

迁移学习在动物检测中的应用

迁移学习可用于铁路轨道上大象的检测。有一个端到端的系统，基于实时视频监控，运用深度学习策略。该模型的准确率约为98.7%，还改善了资源管理，这在实时场景中至关重要。

提出的方法

• 系统构成 ：在野生动物中事故多发的关键位置放置摄像头，将视频流发送到中央服务器，由模型检测轨道上的动物。
• CNN模型架构 ：使用的CNN模型有五层卷积层和相同数量的池化层。每层之后使用批量归一化来提高训练效率。输出被展平，然后使用全连接层进行分类。
• 数据处理 ：采用数据增强确保模型具有平移、旋转和缩放不变性。图像输入大小标准化为(224, 224, 3)，训练和测试的批量大小均为32。模型总共训练12个周期。
• 优化器和损失函数 ：使用类似于带动量的梯度下降算法的SGD优化器，因为它能限制垂直振荡，使算法在水平方向上可以采取更大的步长并更快收敛。使用分类交叉熵作为损失函数，“Softmax”函数用于分类，将图像分为大象、犀牛或水牛等类别。同时使用Dropout来限制全连接层的参数。
• 事故处理流程 ：当