[发明专利]一种基于深度学习的铁路平板车端板脱落故障图像识别方法在审
| 申请号： | 202010437704.0 | 申请日： | 2020-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN111652094A | 公开（公告）日： | 2020-09-11 |
| 发明（设计）人： | 张轶鑫 | 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： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06T7/00;G06N3/04;B61D17/10;G01M17/08 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 张换男 |
| 地址： | 150060 黑龙江省*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的铁路平板车端板脱落故障图像识别方法，它属于铁路平板车端板脱落故障图像识别技术领域。本发明解决了目前对铁路平板车端板脱落故障识别的准确率以及效率低的问题。本发明方法的流程具体为：步骤一、采集车厢左右双侧的端板图像；步骤二、对采集的图像进行处理，获得样本数据集；步骤三、加载Inception v2网络模型，将获得的样本数据集输入Inception v2网络进行训练，以获得训练好的Inception v2网络；步骤四、使用TensorRT对训练好的Inception v2网络进行优化；步骤五、利用优化后的Inception v2网络对采集的待测端板图像进行故障识别。本发明可以应用于铁路平板车端板脱落故障的识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 铁路 平板车 脱落 故障 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
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