典型文献
基于深度学习和图像处理算法的接触网张力补偿异常检测方法
文献摘要：
张力补偿装置是接触网链形悬挂结构的重要组件之一,补偿装置失效时会影响受电弓的取流质量,严重时还会引起打弓、断线等重大事故.目前,虽然铁路相关部门投入了大量人力对补偿装置进行巡查,但是仍存在效率低、工作量大、主观性强等问题.针对张力补偿装置异常检测现状及面临的问题,文章利用安装在检测车车顶的两个线阵相机拍摄张力补偿装置,基于深度学习和图像处理算法提出了一种张力补偿异常检测方法,并在实际线路中进行测试,以期解决线路数据中不同张力补偿装置异常工作的问题.
文献关键词：
张力补偿装置;深度学习;目标检测;图像处理算法;阈值分割
中图分类号：
作者姓名：
占栋;张宝奇;陈海波;黄成亮;李林
作者机构：
西南交通大学,四川 成都 611756;郑州铁路局供电部,河南 郑州 450052;成都唐源电气股份有限公司,四川 成都 610046
文献出处：
引用格式：
[1]占栋;张宝奇;陈海波;黄成亮;李林-.基于深度学习和图像处理算法的接触网张力补偿异常检测方法)[J].工程技术研究,2022(07):5-8
A类：
张力补偿装置
B类：
和图像,图像处理算法,接触网,异常检测方法,悬挂结构,受电弓,流质,断线,重大事故,巡查,主观性,检测现状,检测车,车车,车顶,线阵相机,线路数据,目标检测,阈值分割
AB值：
0.229642
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