基于深度学习的复杂环境弓网定位方法

本发明涉及一种基于深度学习的复杂环境弓网定位方法，包括以下步骤：步骤S1：获取包含燃弧锚段关节复杂情况的列车视频数据；步骤S2：标定弓网接触区域，将正常情况与复杂情况下的图像共同构成训练集与验证集；步骤S3：对弓网目标区域检测模型进行设计与初始化；步骤S4：将得到的训练集对卷积神经网络DETR模型进行训练，得到训练后的弓网目标区域检测模型；步骤S5：将验证集数据输入到训练后的弓网目标区域检测模型中，验证识别效果。本发明能够实现对列车运行中弓网状态的实时监测，展现出较高的精确性和鲁棒性，为列车的安全运行提供了强有力的技术保障。