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申请/专利权人：中南大学
摘要：本发明公开了一种基于深度估计的铁路扣件松紧度检测方法，包括以下步骤：获取轨道结构二维图像和对应的深度图像，作为深度训练数据集；使用得到的轨道结构二维图像，标注扣件的弹条和螺栓区域，得到轨道标注训练数据集；构建绝对深度分布初始模型；构建轨道二维图像标注初始模型；采用深度训练数据集训练绝对深度分布初始模型，得到绝对深度分布模型；采用标注训练数据集训练轨道二维图像标注初始模型，得到轨道二维图像标注模型；根据得到的绝对深度分布模型和轨道二维图像标注模型，进行实际的铁路扣件松紧度检测。本发明方法所需硬件成本低、计算资源少，只需要标准相机得到的轨道结构二维图像即可实现松动扣件自动化检测。
主权项：1.一种基于深度估计的铁路扣件松紧度检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取轨道结构二维图像和对应的深度图像，作为深度训练数据集；S2.使用步骤S1得到的轨道结构二维图像，标注扣件的弹条和螺栓区域，得到标注训练数据集；S3.基于ZoeDepth模型，结合吸引子残差构建绝对深度分布初始模型；S4.基于YOLOv8模型，构建轨道二维图像标注初始模型；S5.采用步骤S1得到的深度训练数据集对步骤S3得到的绝对深度分布初始模型进行训练，得到绝对深度分布模型；S6.采用步骤S2得到的标注训练数据集对步骤S4得到的轨道二维图像标注初始模型进行训练，得到轨道二维图像标注模型；S7.结合步骤S5得到的绝对深度分布模型和步骤S6得到的轨道二维图像标注模型，进行实际的铁路扣件松紧度检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学 一种基于深度估计的铁路扣件松紧度检测方法
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