[发明专利]一种基于注意力机制的混合CNN-LSTM吊弦异常检测方法在审
| 申请号： | 202111469577.3 | 申请日： | 2021-12-03 |
| 公开（公告）号： | CN114298087A | 公开（公告）日： | 2022-04-08 |
| 发明（设计）人： | 张学武;张珹;田升平;聂晶鑫;李飞;丁正全;郑筱彦;刘鹏;宫衍圣;李晋;刘刚;隋延民 | 申请（专利权）人： | 中铁第一勘察设计院集团有限公司;中国铁建股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安新思维专利商标事务所有限公司 61114 | 代理人： | 李罡 |
| 地址： | 710043 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公布了一种基于注意力机制的混合CNN‑LSTM吊弦异常检测方法，属于电气化铁路自动检测技术领域，现有的吊弦异常检测主要基于信号处理技术，诊断准确率低。本发明提出了一种基于注意力机制的混合CNN‑LSTM吊弦异常检测方法，该方法由一维卷积和LSTM两部分构成，一维卷积提取信号数据的局部空间特征，LSTM抽取信号数据的长时依赖特征，进一步引进注意力机制，关注对异常检测影响的重要通道信号信息，最终实现接触网吊弦的异常检测。本发明充分考虑了接触网振动加速度信号数据的特性，对深度学习网络进行改进，对接触网吊弦断裂的检测精度更高，稳健性更强，从而提高吊弦维护、维修工作效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 注意力 机制 混合 cnn lstm 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
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