[发明专利]一种基于深度学习和迁移学习的2C设备高铁接触网吊弦缺陷检测方法有效
| 申请号： | 202010377014.0 | 申请日： | 2020-05-07 |
| 公开（公告）号： | CN111598855B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 宋彬;曾元;涂学峰;蔡小辉 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/73;G06V10/75;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/096 |
| 代理公司： | 郑州芝麻知识产权代理事务所(普通合伙) 41173 | 代理人： | 王越 |
| 地址： | 710071 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习和迁移学习的2C设备高铁接触网吊弦缺陷检测方法，克服了现有技术中，高铁接触网吊弦缺陷检测精度有待提高的问题。该发明含有以下步骤：(1)输入拍摄的高分辨率图像；(2)将输入图像送入目标检测网络得到预测结果，用非极大值抑制算法过滤掉所有检测结果中重叠部分过大的检测框；(3)对检测出的正常部位进行坐标匹配；(4)根据匹配结果对漏检的部位进行定位；(5)利用分类网络对定位出的漏检部位进行分类；(6)输出所有异常检测结果。该技术利用深度神经网络来实现目标检测网络以及图像分类网络，能够对更准确的提取图像吊弦各部位的特征，使得本发明具有较强的学习能力以及泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 迁移 设备 接触 网吊弦 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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