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一种将深度学习运用于地铁列车紧固件防松标识检测的方法
文献摘要：
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.
文献关键词：
地铁列车紧固件;异常检测;深度学习;防松标识
中图分类号：
作者姓名：
黄海东;颜欢
作者机构：
东莞市轨道交通有限公司,广东东莞 523000
文献出处：
引用格式：
[1]黄海东;颜欢-.一种将深度学习运用于地铁列车紧固件防松标识检测的方法)[J].中国科技纵横,2022(19):41-43
A类：
地铁列车紧固件,防松标识
B类：
标识检测,深度学习技术,车车,车底,走行部,图像提取,实时检测,测地,深度学习方法,方法运用,地铁车辆,图像异常检测,高检,检测准确率,学习目标,目标检测模型,模型识别,图像生成,生成方法,习语,语义分割,分割方法,取到,松动
AB值：
0.23057
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