[发明专利]一种基于深度学习的钢轨磨损检测方法有效
| 申请号： | 201910084765.0 | 申请日： | 2019-01-29 |
| 公开（公告）号： | CN109840907B | 公开（公告）日： | 2021-07-20 |
| 发明（设计）人： | 赵太飞;宋世渊;史海泉;姜卓秀 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/66 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 王蕊转 |
| 地址： | 710048*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的钢轨磨损检测方法，具体包括如下步骤：步骤1，采用已有磨损的钢轨构建实验模型；步骤2，建立深度学习框架；步骤3，基于步骤2建立的学习框架对钢轨的实际磨损程度进行测量。采用深度学习框架对钢轨的轮廓图进行训练，获得钢轨磨损测试的模型，可以快速检测出该轮廓图属于何种磨损程度，并且可以记录当前位置以便钢轨磨损实际路线图的生成。相比于传统的测量方式有了极大的提高，减少了大量繁琐的计算过程，节省了人力物力，最终实现快速、定期、智能化、信息化的钢轨磨损检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 钢轨 磨损 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的钢轨磨损检测方法，其特征在于：具体包括如下步骤：步骤1，采用已有磨损的钢轨构建实验模型；步骤2，建立深度学习框架；步骤3，基于步骤2建立的学习框架对钢轨的实际磨损程度进行测量。
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