[发明专利]基于虚拟CRH380A模型和深度学习的TEDS故障检测方法有效
| 申请号： | 202110253132.5 | 申请日： | 2021-03-09 |
| 公开（公告）号： | CN112907734B | 公开（公告）日： | 2023-04-11 |
| 发明（设计）人： | 刘斯斯;倪海;罗意平 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G06T17/00 | 分类号： | G06T17/00;G06T15/00;G06V10/46;G06N3/0464;G06N3/08;G06Q10/20 |
| 代理公司： | 长沙星耀专利事务所(普通合伙) 43205 | 代理人： | 宁星耀;赵静华 |
| 地址： | 410083 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 基于虚拟CRH380A模型和深度学习的TEDS故障检测方法，包括以下步骤：步骤一、拍摄TEDS故障图片以及生成渲染故障图片；步骤二、生成对抗网络转换图片；步骤三、构建训练样本集：将超逼真故障图片与少量的真实故障图片进行混合，使用标记软件对图片进行样本标记，构建训练样本集；步骤四、训练目标检测模型，构建故障检测深度模型；步骤五、进行TEDS故障检测和判定。本发明利用神经网络以及虚拟模型建立EMU动态故障的海量多维特征识别模型库实现高准确度的EMU设备故障的自动检测能力；通过此项目来支持TEDS系统对EMU设备故障的自动检测能力，预估计能使全国铁路动车段能节省人工检测费。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 虚拟 crh380a 模型 深度 学习 teds 故障 检测 方法 | ||
【主权项】：
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