[发明专利]基于深度学习的撒砂管松脱故障图像识别方法及系统有效
| 申请号： | 202011505970.9 | 申请日： | 2020-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN112418253B | 公开（公告）日： | 2021-08-24 |
| 发明（设计）人： | 刘丹丹 | 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： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 高倩 |
| 地址： | 150060 黑龙江省*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明的基于深度学习的撒砂管松脱故障图像识别方法及系统，涉及列车部件故障识别领域，是为了克服现有通常采用人工检查图像的方式进行撒砂管故障检测，影响行车安全的问题，其中方法如下：步骤一、截取撒砂管部件子图；步骤二、预测撒砂管部件子图所包括的目标类别与位置；获得对应的管口类型分数值和粗细管相交分数值；步骤三、检测是否包括管口类型分数值大于管口类型分数值阈值T1的粗管口图像或细管口图像，若是，则确定撒砂管发生松脱故障，并输出位置；若否，则执行步骤四；步骤四、检测是否包括粗细管相交分数值大于粗细管相交分数阈值T2的粗细管相交部件图像，若是，则确定撒砂管正常；若否，则确定撒砂管发生松脱故障，并输出位置。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 撒砂管松脱 故障 图像 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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