[发明专利]一种基于深度学习的铁路货车下拉杆折断故障检测方法在审
| 申请号： | 202010437746.4 | 申请日： | 2020-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN111652296A | 公开（公告）日： | 2020-09-11 |
| 发明（设计）人： | 于洋 | 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： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06T7/00;B61H13/02;B61H13/20;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货车下拉杆折断故障检测方法，它属于图像识别技术领域。本发明解决了采用人工检测方式对下拉杆折断故障进行检测存在的检测精度及检测效率低的问题。本发明在卷积神经网络的基础上搭建深度学习模型，对图像中发生的下拉杆折断故障进行自动识别检测，若检测到图像中有下拉杆折断故障，则生成折断故障的位置信息，并上传至检车作业平台，待人工复核后，及时对故障车辆进行相应处置，保证铁路货运的安全高效运行。利用图像自动识别方式来替代纯人工检车方式，在保证检测精度的同时可有效提高检测效率。本发明可以应用于铁路货车下拉杆折断故障检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 铁路 货车 拉杆 折断 故障 检测 方法 | ||
【主权项】：
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