一种基于深度学习的铁路货场安全作业自动控制方法

本发明公开了一种基于深度学习的铁路货场安全作业自动控制方法，其一对既有铁路货场作业进行分析，包括发送作业、途中作业、到达作业的全过程，提取出铁路货场作业需要重点监管的关键环节作为监测项点，将其划分为静态不安全状态和动态不安全状态两类；其二根据各监测项点的特点，采用不同的深度学习算法进行识别，静态不安全状态采用深度学习的目标检测算法，而动态不安全状态则采用深度学习的行为识别算法，对识别出的不安全状态做出及时的自动警示。本发明借助深度学习技术开展铁路货场作业过程自动控制研究，建立从识别到预警的铁路货场作业智能监管体系，对维护铁路正常运营，提升货物运输安全监测及预警水平具有重要意义。