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申请/专利权人：慧铁科技股份有限公司
申请日：2024-01-30
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118247215A
主分类号：G06T7/00
分类号：G06T7/00;G06N3/0464;G06V10/40;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/764;G06N3/047;G06V10/25;G06V10/20;G06N3/0985
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的铁路货车锁紧板紧固螺栓丢失的检测方法，包括以下内容：构建紧固螺栓丢失检测模型，紧固螺栓丢失检测模型包括骨干网络和输出网络；利用训练数据集训练得到训练后的紧固螺栓丢失检测模型；获取待检测图像，即铁路货车锁紧板端部紧固螺栓的图像数据，再利用训练后的紧固螺栓丢失检测模型进行紧固螺栓的丢失检测。其解决了现有铁路货车故障识别效率低、准确率低的问题。
主权项：1.基于深度学习的铁路货车锁紧板紧固螺栓丢失的检测方法，其特征在于，包括以下内容：构建紧固螺栓丢失检测模型，所述紧固螺栓丢失检测模型包括骨干网络1和输出网络2；利用训练数据集训练所述紧固螺栓丢失检测模型，得到训练后的所述紧固螺栓丢失检测模型；其中，所述训练数据集的获得方法为：通过设置在铁路沿线两侧的线阵相机对过往的铁路火车的锁紧板端部紧固螺栓区域进行图像采集，收集包含铁路货车锁紧板区域的紧固螺栓的初始图像样本，对所述初始图像样本的数据进行扩增，扩增后得到的所有图像即为训练数据集；获取待检测图像，即铁路货车锁紧板端部紧固螺栓的图像数据，再利用训练后的所述紧固螺栓丢失检测模型进行紧固螺栓的丢失检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 慧铁科技股份有限公司 基于深度学习的铁路货车锁紧板紧固螺栓丢失的检测方法
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