[发明专利]基于轻量化深度学习的铁路异物识别方法与系统有效
| 申请号： | 202210854871.4 | 申请日： | 2022-07-20 |
| 公开（公告）号： | CN114932927B | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 安贤哲;康秋静;张淮;蒋梦;孙云蓬;高玉亮;王鹤;丁海有;曹钰;高飞;黄玉君 | 申请（专利权）人： | 北京大成国测智能科技有限公司;北京大成国测科技有限公司 |
| 主分类号： | B61L23/04 | 分类号： | B61L23/04 |
| 代理公司： | 北京君有知识产权代理事务所(普通合伙) 11630 | 代理人： | 焦丽雅 |
| 地址： | 102206 北京市昌平*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出基于轻量化深度学习的铁路异物识别方法与系统，属于深度学习领域。方法包括步骤S110：基于布置于不同铁路监测子区间的至少一个传感器组合，确定可能存在异物入侵的潜在铁路轨道子区间；S120：调节所述潜在铁路轨道子区间的传感器组合的工作参数，获得多个监测目标参数；S130：基于所述监测目标参数对深度学习网络模型执行轻量化处理，获得轻量化深度学习网络模型；S140：基于所述轻量化深度学习网络模型对所述潜在铁路轨道子区间进行异物识别。系统包括深度学习网络模型、布置于不同铁路监测子区间的至少一个传感器组合以及轻量化单元。本发明的技术方案使得基于现有的有限硬件资源依然可以实现铁路异物识别的准确性和可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 量化 深度 学习 铁路 异物 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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