[发明专利]一种基于深度学习的动车扫石器丢失故障图像识别方法在审
| 申请号： | 202011033585.9 | 申请日： | 2020-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN112183323A | 公开（公告）日： | 2021-01-05 |
| 发明（设计）人： | 于婷 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 刘强 |
| 地址： | 150060 黑龙江省*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的动车扫石器丢失故障图像识别方法，涉及图像识别技术领域，针对现有技术中采用人工的方式检测扫石器丢失故障检测效率及准确率低的问题，包括以下步骤：步骤一：获取动车图像；步骤二：对获取到的动车图像中的扫石器部件区域进行粗定位，组成样本数据集；步骤三：针对粗定位后的动车图像进行矩形框标记，并组成标记信息集；步骤四：将样本数据集与标记信息集进行特征提取，并利用提取后的特征对网络进行训练；步骤五：利用训练好的网络对待测图像进行扫石器故障判断。本发明利用图像自动识别的方式代替人工检测，提高检测效率、准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 动车 石器 丢失 故障 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
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