[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
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 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
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】:
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司,未经哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/202011183656.3/,转载请声明来源钻瓜专利网。