[发明专利]一种基于卷积神经网络DenseNet201的铁路扣件缺陷形态分类系统在审
| 申请号： | 202011166284.3 | 申请日： | 2020-10-27 |
| 公开（公告）号： | CN112256903A | 公开（公告）日： | 2021-01-22 |
| 发明（设计）人： | 刘林芽;吴送英;崔巍涛 | 申请（专利权）人： | 华东交通大学 |
| 主分类号： | G06F16/55 | 分类号： | G06F16/55;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T5/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 330013 江西省南昌市经*** | 国省代码： | 江西;36 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络DenseNet201的铁路扣件缺陷形态分类系统，包括：构建7585张包含四种铁路扣件缺陷形态的专有数据集；搭建卷积神经网络：1)网络预训练：在ImageNet大型公共数据集上训练DenseNet201网络，并保存训练后的权重，2)选取网络关键节点：利用DenseNet201网络的不同层结构，在专有数据集上提取特征，选用分类性能较高的层作为新网络搭建的节点，3)在选取网络搭建的节点后用经过随机初始化的两层，每层带有四个神经元的全连接层替换原全连接层，其中一个为softmax层，另一个为能实现铁路扣件缺陷形态四分类的分类层构建新网络；迁移学习。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 densenet201 铁路 扣件 缺陷 形态 分类 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于华东交通大学，未经华东交通大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202011166284.3/，转载请声明来源钻瓜专利网。
