[发明专利]一种基于深度学习的轨道扣件缺陷识别算法在审
| 申请号： | 201911271848.7 | 申请日： | 2019-12-12 |
| 公开（公告）号： | CN111080597A | 公开（公告）日： | 2020-04-28 |
| 发明（设计）人： | 战友;代先星;王郴平;阳恩慧;王国龙 | 申请（专利权）人： | 西南交通大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T3/60;G06T7/136;G06T5/00;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京方圆嘉禾知识产权代理有限公司 11385 | 代理人： | 董芙蓉 |
| 地址： | 610031 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的轨道扣件缺陷识别算法，包括以下步骤：步骤1、采用扣件检测系统；步骤2、数据预处理；步骤3：特征提取与分类。本发明利用先验知识验证扣件区域的位置，保证了扣件定位的准确率；之后利用三维数据的深度信息提取弹条子图像，成功简化模型输入图像的信息；另外，为解决正负样本数量不平衡的困境，提出了一种创建真实模拟扣件断裂数据的方法。在特征提取与分类方面，利用深度卷积神经网络从训练数据中自动提取的特征表达力更强，稳定性更高，并且将特征提取与分类同时训练的策略更有利于提高算法的准确率和稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 轨道 扣件 缺陷 识别 算法 | ||
【主权项】：
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