基于深度学习的转向架接地线异常识别系统

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基于深度学习的转向架接地线异常识别系统
申请号:CN202510842597
申请日期:2025-06-23
公开号:CN120746978A
公开日期:2025-10-03
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于深度学习的列车转向架接地线异常识别系统。该系统通过地铁车底巡检机器人获取转向架接地线的图像,使用基于深度神经网络的分割网络对转向架接地线进行分割,随后将图像分割为多个网格,利用图像处理技术来判断接地线是否存在断裂弯折等异常,并在必要时触发报警。该方法结合深度学习和计算机视觉技术,能够在复杂环境下实现高效、精准的转向架接地线异常状态检测,提升地铁运维的智能化水平。
技术关键词
转向架 识别系统 多任务联合训练 关键点检测方法 巡检机器人 特征提取模块 直线段 端点 分割掩模 网格 版图 RANSAC算法 语义 接地线结构 图像配准方法 错误匹配点 深度卷积网络
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