[发明专利]基于深度学习的铁路货车承载鞍错位故障图像识别方法及系统有效
| 申请号： | 201911272606.X | 申请日： | 2019-12-12 |
| 公开（公告）号： | CN111091548B | 公开（公告）日： | 2020-08-21 |
| 发明（设计）人： | 孟德剑 | 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： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/12;G06N3/08;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货车承载鞍错位故障图像识别方法及系统，属于货运列车检测技术领域。本发明是为了解决目前依靠人工查看图像的检测方式存在低效率等问题，以及现有的图像自动处理技术进行检测存在准确率低的问题。本发明针对待检测图像，使用U型深度学习网络进行预测，预测出承载鞍轮廓区域，得到预测后的二值图像；根据二值图像确定承载鞍轮廓区域上边缘直线，通过上边缘直线的角度变化判断其是否为发生故障：如果上边缘直线角度偏移大于预先设定的阈值，则对此部分承载鞍进行故障报警；若上边缘直线角度偏移小于等于设定的阈值，则处理下一张承载鞍图像。本发明主要用于承载鞍错位故障图像识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 铁路 货车 承载 错位 故障 图像 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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