[发明专利]一种基于卷积神经网络的无砟轨道CA砂浆层缺陷检测方法在审
| 申请号： | 202010489396.6 | 申请日： | 2020-06-02 |
| 公开（公告）号： | CN111754463A | 公开（公告）日： | 2020-10-09 |
| 发明（设计）人： | 赵维刚;陈甜甜;李荣喆;杨勇;田秀淑 | 申请（专利权）人： | 石家庄铁道大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01N21/88 |
| 代理公司： | 石家庄轻拓知识产权代理事务所(普通合伙) 13128 | 代理人： | 侯迎新 |
| 地址： | 050043 河*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的无砟轨道CA砂浆层缺陷检测方法，包括如下步骤：S1：将缺陷信息转换为信号信息；S2：将信号信息转换为三维图像信息，作为特征图像；S3：建立数据集；S4：训练卷积神经网络；S5：获取待检测缺陷数据；S6：待检测缺陷数据预处理；S7：计算检测结果。本发明解决了现有技术中存在的特征提取不够准确、缺陷大小不能精确分类、检测准确率低等问题。本发明适用于无砟轨道CA砂浆层缺陷检测技术领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 轨道 ca 砂浆 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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