[发明专利]基于深度学习的铁路动车撒砂管松脱故障检测方法在审

专利信息
申请号: 202011183656.3 申请日: 2020-10-29
公开(公告)号: CN112308135A 公开(公告)日: 2021-02-02
发明(设计)人: 付德敏 申请(专利权)人: 哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;G06N3/04
代理公司: 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 代理人: 时起磊
地址: 150060 黑龙江省*** 国省代码: 黑龙江;23
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摘要: 基于深度学习的铁路动车撒砂管松脱故障检测方法,属于图像检测技术领域。为了解决人工检查图像的方式存在检测准确率低、检测效率低的问题,以及现有的深度学习网络检测准确率有待于提高的问题。本发明首先获取待检测的撒砂管图像,利用CASCADERCNN网络模型进行检测;CASCADERCNN网络包括一个深度残差网络、一个RPN网络和一个预测网络;待检测的撒砂管图像先经过深度残差网络,再经过RPN网络,最后经过预测网络,输出故障类别和对应的位置。主要用于铁路动车撒砂管松脱故障的检测。
搜索关键词: 基于 深度 学习 铁路 动车 撒砂管松脱 故障 检测 方法
【主权项】:
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