[发明专利]基于深度学习的交叉杆端部紧固螺栓丢失故障检测方法在审
| 申请号： | 202010438296.0 | 申请日： | 2020-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN111652212A | 公开（公告）日： | 2020-09-11 |
| 发明（设计）人： | 金佳鑫 | 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： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06T7/00;B61F5/50;G01M17/08 |
| 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： | 基于深度学习的交叉杆端部紧固螺栓丢失故障检测方法，涉及货运列车检测技术领域，针对现有技术中交叉杆端部紧固螺栓丢失故障检测效率低，人力成本和时间成本高的问题，本发明的有益效果是：1、采用深度学习模型对交叉杆端部紧固螺栓丢失故障进行检测，能够提高故障检测效率，降低人力成本和时间成本，特别是铁路货车图像都是在复杂环境下拍摄的，使用传统图像算法对图像要求高，存在一定的局限性，深度学习检测方式则能更好的适应复杂图像的故障检测。2、采用TensorRT加速优化深度学习模型结构，设计并行检测图像算法，使故障检测速度大大提高，能够满足铁路实时过车实时故障检测报警。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 交叉 杆端部 紧固 螺栓 丢失 故障 检测 方法 | ||
【主权项】：
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