[发明专利]一种基于深度学习的排污口盖板未关闭到位故障检测方法有效
| 申请号： | 202011340428.2 | 申请日： | 2020-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN112418328B | 公开（公告）日： | 2021-05-25 |
| 发明（设计）人： | 战岭 | 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;G06N3/08 |
| 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排污口盖板未关闭到位故障检测方法，属于故障检测领域。本发明解决了传统深度学习方法所用的激活函数较为简单，无法为模型提供足够的非线性映射能力问题。本发明方法包括：获取动车侧部图像，对排污口进行粗定位，获取可能包含排污口的子区域图像并对其标注；构建神经网络模型训练数据集和测试数据集，设计APMU神经网络非线性激活函数和神经网络模型，在训练集上和测试集上分别训练和测试神经网络模型，获取神经网络模型参数权重和最优参数权重；以排污口子区域图像作为神经网络模型输入，通过神经网络模型对排污口进行精确定位；通过图像处理判断排污口是否故障。本发明用于排污口盖板未关闭到位故障检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 排污 口盖 关闭 到位 故障 检测 方法 | ||
【主权项】：
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