一种轨道扣件缺损状态自动检测系统及方法

    公开(公告)号:CN108573213B

    公开(公告)日:2021-11-02

    申请号:CN201810201266.0

    申请日:2018-03-12

    Abstract: 本发明提供一种轨道扣件缺损状态自动检测系统及方法,包括:第一定位模块;第二定位模块;分割模块;处理模块;检测模块;在本方面提供的系统及方法中,能够实现对扣件不同状态下的自动定位判定,解决了传统人工方法难以保证的漏检以及检测结果的客观准确性,同时为扣件异常状态自动化检测设备的设计提供了新方法和新思路。本发明可以准确有效地识别出轨道线路中存在的异常缺损扣件,显著提高了检测效率,为满足轨道交通线路安全高效地在线检测提供了良好的基础。本系统能实现在线检测,检测速度高,在充足光源下能适应不同时间段的检测需求,系统可靠性强,准确率高。

    基于Gabor小波和SVM的钢轨病害的检测方法

    公开(公告)号:CN108596872B

    公开(公告)日:2021-09-28

    申请号:CN201810189940.8

    申请日:2018-03-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于Gabor小波和SVM的钢轨病害的检测方法,包括:读取钢轨表面图像;采用中值滤波滤除钢轨表面图像中的噪声,并进行背景补偿;对钢轨表面图像中的钢轨进行矫正、定位和分割;对钢轨进行动态引导滤波、边缘检测和标记,计算并定位钢轨的表面病害,并对表面病害进行分割;根据钢轨的表面病害的最小矩形框从不同角度计算并提取表面病害的特征向量;根据钢轨的表面病害的定位、分割和提取的特征向量,基于SVM对钢轨表面的病害进行识别检测。本发明能够在一定程度上实现钢轨表面剥离掉块病害的自动定位识别,并提高了传统人工检测所难以保证的客观准确性。

    并联池化层对受电弓碳滑板表面磨耗检测模型的优化方法

    公开(公告)号:CN108596203A

    公开(公告)日:2018-09-28

    申请号:CN201810204111.2

    申请日:2018-03-13

    Abstract: 本发明公开一种并联池化层对受电弓碳滑板表面磨耗检测模型的优化方法,包括以下步骤:1)采集受电弓滑板表面缺陷图像,并进行图像预处理,得到数据集;其中,所述数据集包含训练数据与测试数据,训练数据包含有标签数据与无标签数据两类;2)在CAFFE框架下搭建半监督卷积神经网络,并利用无标签数据对模型进行训练;3)基于随机池化原理,将原始的池化层换用为并联池化层,对有标签数据与无标签数据差异化采样,完成对基于半监督卷积神经网络受电弓碳滑板表面磨耗检测模型的优化。本发明采用并联池化层对不同属性数据差异化取样,增强了半监督卷积神经网络对无标签数据的利用效率,提升了受电弓碳滑板表面磨耗检测模型的优化效果。

    一种轨道扣件缺损状态自动检测系统及方法

    公开(公告)号:CN108573213A

    公开(公告)日:2018-09-25

    申请号:CN201810201266.0

    申请日:2018-03-12

    Abstract: 本发明提供一种轨道扣件缺损状态自动检测系统及方法,包括:第一定位模块;第二定位模块;分割模块;处理模块;检测模块;在本方面提供的系统及方法中,能够实现对扣件不同状态下的自动定位判定,解决了传统人工方法难以保证的漏检以及检测结果的客观准确性,同时为扣件异常状态自动化检测设备的设计提供了新方法和新思路。本发明可以准确有效地识别出轨道线路中存在的异常缺损扣件,显著提高了检测效率,为满足轨道交通线路安全高效地在线检测提供了良好的基础。本系统能实现在线检测,检测速度高,在充足光源下能适应不同时间段的检测需求,系统可靠性强,准确率高。

    并联池化层对受电弓碳滑板表面磨耗检测模型的优化方法

    公开(公告)号:CN108596203B

    公开(公告)日:2022-03-04

    申请号:CN201810204111.2

    申请日:2018-03-13

    Abstract: 本发明公开一种并联池化层对受电弓碳滑板表面磨耗检测模型的优化方法,包括以下步骤:1)采集受电弓滑板表面缺陷图像,并进行图像预处理,得到数据集;其中,所述数据集包含训练数据与测试数据,训练数据包含有标签数据与无标签数据两类;2)在CAFFE框架下搭建半监督卷积神经网络,并利用无标签数据对模型进行训练;3)基于随机池化原理,将原始的池化层换用为并联池化层,对有标签数据与无标签数据差异化采样,完成对基于半监督卷积神经网络受电弓碳滑板表面磨耗检测模型的优化。本发明采用并联池化层对不同属性数据差异化取样,增强了半监督卷积神经网络对无标签数据的利用效率,提升了受电弓碳滑板表面磨耗检测模型的优化效果。

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