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申请/专利权人：苏州立创致恒电子科技有限公司
申请日：2024-05-15
公开（公告）日：2024-06-11
公开（公告）号：CN118172649A
主分类号：G06V10/82
分类号：G06V10/82;G06V10/22;G06V10/44;G06V10/80;G06V10/26;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08;G06T7/73;G06T7/66;G06T7/11
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.28#实质审查的生效;2024.06.11#公开
摘要：本申请提供一种基于深度学习的踏面磨损检测系统，涉及磨损检测技术领域，所述检测系统包括踏面区域提取模块，所述踏面区域提取模块基于改进的deeplabv3+网络模型构建，所述踏面区域提取模块被配置为提取列车踏面图像的区域分割图；中心线提取模块，所述中心线提取模块基于张正友标定法构建，所述中心线提取模块被配置为将所述区域分割图的视角调整为正面视角，得到目标图像；踏面磨损检测模块，所述踏面磨损检测模块基于改进的YOLOv8网络模型构建，所述踏面磨损检测模块被配置为根据所述目标图像进行磨损检测。本申请通过上述检测系统解决了现有列车踏面检测技术无法进行全场景，精确，快速检测的问题。
主权项：1.一种基于深度学习的踏面磨损检测系统，其特征在于，所述检测系统包括：踏面区域提取模块（100），所述踏面区域提取模块（100）基于改进的deeplabv3+网络模型构建，所述踏面区域提取模块（100）被配置为提取列车踏面图像的区域分割图；中心线提取模块（200），所述中心线提取模块（200）基于张正友标定法构建，所述中心线提取模块（200）被配置为将所述区域分割图的视角调整为正面视角，得到目标图像；踏面磨损检测模块（300），所述踏面磨损检测模块（300）基于改进的YOLOv8网络模型构建，所述踏面磨损检测模块（300）被配置为根据所述目标图像进行磨损检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州立创致恒电子科技有限公司 一种基于深度学习的踏面磨损检测系统
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