针对铁路周界环境，确定了检测的灾害数据类型，经过数据搜集、数据
标注、数据增广等操作构建了灾害数据集。通过对基于深度学习的目标检测算法进
行研究，选择三种目前较为主流的深度学习目标检测算法：YOLOv3、Faster R-CNN
和 SSD，在服务器上搭建部署了这三种算法模型。通过使用同一灾害数据集分别
对进行基本调参的三种算法模型进行训练，观察训练过程并使用同一测试集和指
标对比训练后模型的检测效果，采用表现效果最好的算法作为本文自然灾害检测
的算法框架并进行了进一步的模型优化。