[发明专利]基于深度学习的高铁接触网支持装置紧固件故障诊断方法在审
| 申请号： | 201711008022.2 | 申请日： | 2017-10-25 |
| 公开（公告）号： | CN107742130A | 公开（公告）日： | 2018-02-27 |
| 发明（设计）人： | 刘志刚;陈隽文;刘凯;韩志伟;高仕斌 | 申请（专利权）人： | 西南交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06T7/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 成都信博专利代理有限责任公司51200 | 代理人： | 王沙沙 |
| 地址： | 610031 四川省成都市*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度学习的高铁接触网支持装置紧固件故障诊断方法，包括以下步骤，步骤1获取高铁接触网紧固件图像；步骤2对步骤1获取的图像进行分类，形成紧固件的样本库；步骤3搭建基于AlexNet的卷积神经网络结构，用步骤2中的样本库训练形成紧固件模型；步骤4将需测试的图片输入步骤3中的紧固件模型，根据输出结果判断工作状态，完成故障诊断本发明可以检测多种坚固件的多种工作状态，对于不同环境复杂背景下的分类有着良好的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 接触 支持 装置 紧固 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习的高铁接触网支持装置紧固件故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取高铁接触网紧固件图像；步骤2：对步骤1获取的图像进行分类，形成紧固件的样本库；步骤3：搭建基于的AlexNet的卷积神经网络结构，用步骤2中的样本库训练形成紧固件模型；步骤4：将需测试的图片输入步骤3中的紧固件模型，根据输出结果判断工作状态，完成故障诊断。
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