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基于GPGPU加速的铁轨扣件识别研究的开题报告
一、研究背景及意义
铁路交通是国民经济的重要组成部分，铁路运输中铁轨是关键组成部分。铁轨扣件作为铁轨的重要连接件，在铁路运输安全和稳定性中起着不可替代的作用。由于铁路铺设较早，扣件使用年限较长，容易受到环境条件的影响而失去连接功能，因此扣件的检测与维修一直是铁路维护的关键问题。
传统的扣件检测方法往往采用人工巡查的方式，既费时又耗力，而且人工检测的效率低下，不利于快速发现铁路设备问题进行维护。因此，开发基于GPGPU（通用GPU）加速的铁轨扣件识别算法成为了提高铁路设备安全性和降低维护成本的必要途径。
二、研究目的
本课题旨在开发一种基于CUDA并行计算方法的铁轨扣件识别算法，在提高扣件检测准确率的同时，实现检测速度的大幅提升，以优化铁路设备检测维修的工作效率。
三、研究内容
本课题主要内容包括以下几个方面：
1.研究铁轨扣件的特征提取方法，分析扣件外形特征，建立特征库以便后续识别使用。
2.基于GPGPU技术实现铁轨扣件识别算法，以提高识别速度和准确率。
3.对比实验，将本算法和其他铁轨扣件识别算法进行比较和评估，以分析该算法在扣件检测中的优势和局限性。
4.实现算法的集成并进行系统测试，在实际使用场景中进行算法的应用与推广。
四、研究方法
1.研究铁轨扣件特征提取方法，包括形状描述、灰度处理等经典图像处理方法，并尝试采用深度学习方法对扣件进行特征提取。
2.基于GPGPU实现铁轨扣件识别算法，采用CUDA编程模式，通过分析算法瓶颈，使用相应的GPU加速库对算法进行优化。
3.对比实验，选择经典的铁轨扣件识别算法，通过大量实验，对比速度和准确率，分析改进算法的优势和局限性。
4.实现结果的集成，并进行系统测试，对算法的性能进行评价和应用推广。
五、预期成果
本课题的预期成果有以下几点：
1.基于GPGPU实现的铁轨扣件识别算法，具有较高的准确率和速度，能够高效的进行扣件检测。
2.与传统算法对比，证明改进算法在检测速度和准确率上的优势，并对其进行优化。
3.实现算法的集成并进行系统测试，证明算法的应用前景。
六、研究计划
第1-2个月：研究图像处理方法，建立扣件外形特征库。
第3-4个月：基于CUDA编写识别算法，完成初步实验，优化算法。
第5-8个月：进行对比实验，优化算法，提高识别速度和准确率。
第9-12个月：完成算法集成并进行系统测试，并进行应用推广。
七、参考文献
1.BaoJ,YangC,WuY.Real-timeinspectionandrecognitionoftieplateforhigh-speedrailwayfromusingdeeplearning[J].JournalofCentralSouthUniversity,2017,24(8):1909-1917.
2.LiuY,LiuJ,XiangX,etal.Real-timedetectionofrailwaycracksbasedonYOLOv3andlow-lightimageenhancement[J].TransportationResearchPartC:EmergingTechnologies,2019,98:321-340.
3.RöningJ.Wearpredictionofrailtracksusingmachinelearning:acasestudy[J].IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,2017,18(10):2803-2813.