[发明专利]一种基于多尺度分级的列车轮对踏面损伤分类识别方法在审
| 申请号： | 201811573532.9 | 申请日： | 2018-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN111353515A | 公开（公告）日： | 2020-06-30 |
| 发明（设计）人： | 何静;杨步充;张昌凡;刘建华;龙永红;徐承杰;周哲;李涛;李强 | 申请（专利权）人： | 湖南工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/66;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 杨千寻;冯振宁 |
| 地址： | 412000 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于多尺度分级的列车轮对踏面损伤分类识别方法，利用SVM算法对列车踏面纵向振动数据进行粗分类，判定踏面是否发生损伤，若发生损伤则利用Tensorflow搭建改进的深度学习算法对轮对踏面图像进行特征提取，将提取的特征输入softmax分类器细分踏面损伤程度，为后续列车运行控制提供依据。本发明设计的方法有效的降低了列车运行时因踏面损伤造成的不良后果，所采用的的深度学习算法极大地减少了算法运算量，缩短识别时间，且分类识别效果更佳精准。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 分级 列车 轮对 损伤 分类 识别 方法 | ||
【主权项】：
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