摘要
本文提出一种利用图像处理与深度学习技术、通过分析地铁列车车底及走行部图像提取列车紧固件防松标识状态实时检测地铁列车紧固件异常的方法,通过将深度学习方法运用到地铁车辆图像异常检测中,提高检测准确率;利用深度学习目标检测模型识别地铁车底及走行部部分的紧固件;通过深度学习图像生成方法对图像进行初步处理,加强防松标识特征;利用深度学习语义分割方法进一步提取防松标识;通过提取到的防松标识判断列车紧固件是否发生松动。
出处
《中国科技纵横》
2022年第19期41-43,共3页
China Science & Technology Overview
