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在传统残差卷积神经网络架构之上,提出了一种新颖的轨道交通站台间隙障碍物检测方法。该方法以视觉感知机制为核心,通过融入视觉感知策略,显著提升了视觉特征的表征能力,有效克服了光照变化和列车抖动导致的图像变异对站台间隙障碍物检测的影响。实际场景测试结果证实了该方法的简洁性与有效性,能大幅提升站台间隙障碍物的检测精度,从而降低对车辆和乘客造成的安全风险。  相似文献   
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