[发明专利]一种基于卷积神经网络的轨道扣件检测及分类方法在审
| 申请号： | 202110262013.6 | 申请日： | 2021-03-10 |
| 公开（公告）号： | CN112884753A | 公开（公告）日： | 2021-06-01 |
| 发明（设计）人： | 马灵涛;邓成呈 | 申请（专利权）人： | 杭州申昊科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京国贝知识产权代理有限公司 11698 | 代理人： | 柯俊 |
| 地址： | 311121 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的轨道扣件检测及分类方法，包括以下步骤：(a)采集轨道三维图像数据，先将所述三维图像数据进行图像预处理，将所述三维图像数据分成训练集图像和测试集图像；(b)构造新的faster‑RCNN网络的网络层级结构，采用预训练模型对网络层的权重进行初始化；(c)加载所述训练集图像，不断地降低网络输出值与实际真实值之间的误差，得到最终的网络模型；(d)输入所述测试集图像到最终的网络模型中，获得所述测试集图像中扣件的坐标与类别。本发明基于图像处理、深度学习的方法自动定位扣件在图像中的位置，并对扣件型号进行分类，以解决现有扣件检测方法无法准确定位扣件位置、扣件类型分类准确率较低的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 轨道 扣件 检测 分类 方法 | ||
【主权项】：
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