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申请/专利权人：诺比侃人工智能科技(成都)股份有限公司
摘要：本发明公开了通过深度学习方法对高铁接触网吊弦缺陷分级检测的方法，涉及计算机技术领域。所述方法包括：步骤1：通过安装于接触网作业车上的接触网悬挂状态检测监测装置获取接触网图像，在接触网图像中确定吊弦部分；步骤2：使用卷积神经网络提取吊弦部分的特征；对特征进行位置编码，得到编码结果；使用门控循环单元模型对编码结果进行建模；步骤3：使用预先采集到的训练集训练一个分类器，使用门控循环单元的最终隐藏状态作为输入，以对吊弦缺陷进行分类，得到分类结果，每种分类结果对应一种级别的吊弦缺陷。本发明实现铁路接触网吊弦缺陷的自动化检测与分级诊断，提高了检测准确性、全面性和实时性，进而提高铁路运输的安全性和可靠性。
主权项：1.通过深度学习方法对高铁接触网吊弦缺陷分级检测的方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1：通过安装于接触网作业车上的接触网悬挂状态检测监测装置获取接触网图像，在接触网图像中确定吊弦部分；步骤2：使用卷积神经网络提取吊弦部分的特征；对特征进行位置编码，得到编码结果；使用门控循环单元模型对编码结果进行建模；步骤3：使用预先采集到的训练集训练一个分类器，使用门控循环单元的最终隐藏状态作为输入，以对吊弦缺陷进行分类，得到分类结果，每种分类结果对应一种级别的吊弦缺陷。
全文数据：
权利要求：
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