[发明专利]一种基于深度学习的车底板异物击打故障检测方法在审

专利信息
申请号: 202011212215.1 申请日: 2020-11-03
公开(公告)号: CN113052789A 公开(公告)日: 2021-06-29
发明(设计)人: 邓艳 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: G06T7/00 分类号: G06T7/00;G06K9/62;B61K9/00
代理公司: 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 代理人: 时起磊
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动车组底板异物击打故障检测方法,属于列车运行故障检测领域。本发明是为了解决人工检修动作车组底板异物击打造成的部件故障效率不高,且准确率不高的问题。本发明方法包括:建立列车底板图像样本集,获取待训练的带标签图像样本和未标记的学习图像样本;对标记的带标签图像和未标记的不带标签图像通过teacher‑student模型进行样本扩增,创建自分类检测模型;通过自分类检测模型计算检测得到故障的位置,传回报文。本发明用于列车底板异物击打痕迹的故障检测。
搜索关键词: 一种 基于 深度 学习 车底 异物 击打 故障 检测 方法
【主权项】:
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