[发明专利]基于深度神经网络的列车受电弓磨损检测方法及系统在审
| 申请号： | 201911411280.4 | 申请日： | 2019-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN111242898A | 公开（公告）日： | 2020-06-05 |
| 发明（设计）人： | 焦圣棚 | 申请（专利权）人： | 武汉中创融科科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉智嘉联合知识产权代理事务所(普通合伙) 42231 | 代理人： | 江慧 |
| 地址： | 430000 湖北省武汉市汉阳区*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的列车受电弓磨损检测方法及系统。所述一种基于深度神经网络的列车受电弓磨损检测方法包括如下步骤：S1、利用列车上的相机大量采集受电弓滑板的图片，并将所述图片标记为样本图片；S2、对所述样本图片进行图像增强处理，得到待训练图片；S3、基于神经网络对所述待训练图片进行训练，并得到受电弓图片磨损状况训练模型；S4、根据所述训练模型对所述受电弓进行磨损检测。本发明公开的基于深度神经网络的列车受电弓磨损检测方法及系统能够降低检测成本，提高受电弓的检测效率和检测精确度，即进行受电弓检测不需要专业知识和相关检测经验，就可以直接获得是否需要更换受电弓的判断结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 列车 受电弓 磨损 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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