[发明专利]基于非监督特征学习的隧道钢轨表面病害检测方法及装置有效
| 申请号： | 202010359051.9 | 申请日： | 2020-04-29 |
| 公开（公告）号： | CN111563886B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 程腾;谷先广;廖正京 | 申请（专利权）人： | 安徽国钜工程机械科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/40;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0455;G06N3/048;G06N3/088 |
| 代理公司： | 合肥市泽信专利代理事务所(普通合伙) 34144 | 代理人： | 方荣肖 |
| 地址： | 230009 安徽省合肥市蜀山*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于非监督特征学习的隧道钢轨表面病害检测方法及装置。该方法包括：采集铁路隧道的多张钢轨表面样本图像并扩充至样本数据集；对样本数据集进行预处理，并划分为训练数据集与测试数据集；先提取特征，再进行重构以训练出特征提取器；通过特征提取器建立训练模型；对训练模型进行编译，并将数据投喂至训练网络中进行训练；先在特征提取器中加入训练网络的全连接层，再在全连接层后添加归一化指数函数层，最后将得分最大的样本所对应的类别作为训练网络预测出的类别；验证训练模型，是则模型有效，否则重新对特征提取器进行训练。本发明使检测效率和检测精度大幅提升，减轻人工劳动强度并降低成本，扩充铁路隧道检测数据。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 特征 学习 隧道 钢轨 表面 病害 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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