[发明专利]一种基于深度学习的三阶段轨旁设备故障自动检测方法有效
| 申请号： | 202211301662.3 | 申请日： | 2022-10-24 |
| 公开（公告）号： | CN115719475B | 公开（公告）日： | 2023-09-19 |
| 发明（设计）人： | 邢薇薇;张冠甲 | 申请（专利权）人： | 北京交通大学 |
| 主分类号： | G06V20/56 | 分类号： | G06V20/56;G06V10/25;G06V10/774;G06V10/77;G06V10/82;G06N3/08;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京市万慧达律师事务所 11111 | 代理人： | 赵赫文 |
| 地址： | 100044 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的三阶段铁路轨旁设备故障自动检测方法。该方法包括以下步骤：构建轨旁设备目标检测数据集；将待检测的轨旁图像送入轨旁设备目标检测网络中，定位与识别不同类型的轨旁设备，提取轨旁设备感兴趣区域；构建轨旁设备ROI语义分割数据集；设计并训练基于改进DeepLabv3+的轻量化语义分割网络，对轨旁设备ROI图像进行像素级别的分割；将轨旁设备ROI分割图作为研究对象，根据不同轨旁设备故障所呈现的不同视觉特征，分别设计长宽比例阈值、极点坐标比较和轮廓定量检测的三种快速故障判别算法。本发明充分融合了基于深度学习的目标检测与语义分割技术，对铁路轨旁设备实现了由粗到细的故障自动检测，实际应用意义较强。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 阶段 设备 故障 自动检测 方法 | ||
【主权项】：
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