[发明专利]一种基于深度学习的上拉杆故障检测方法有效
| 申请号： | 202011313307.9 | 申请日： | 2020-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN112434695B | 公开（公告）日： | 2021-07-16 |
| 发明（设计）人： | 马元通 | 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： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/34;G06N3/04;B61K9/00 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 张换男 |
| 地址： | 150060 黑龙江省*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的上拉杆故障检测方法，它属于上拉杆故障检测技术领域。本发明解决了采用现有方法进行上拉杆故障检测时容易出现错、漏检以及检测效率低的问题。本发明首先采集待检测的列车图像，并从采集的图像中获取感兴趣区域图像；然后对感兴趣区域图像进行增强处理，获得增强处理后的感兴趣区域图像；对图像进行分割后，通过改进SSD模型输出分割后子图像中制动缸部件位置；并根据制动缸位置提取出包含上拉杆的待识别图像；最后采用FasterRCNN模型和Unet模型对待识别图像中的上拉杆进行故障识别。本发明可以应用于上拉杆故障检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 拉杆 故障 检测 方法 | ||
【主权项】：
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