一种基于深度学习的高速列车车底异物识别方法专利查询专利号|摘要-满商公司网

一种基于深度学习的高速列车车底异物识别方法

基本信息

申请号	CN202010141770.3	申请日	-
公开（公告）号	CN111402211A	公开（公告）日	2020-07-10
申请公布号	CN111402211A	申请公布日	2020-07-10
分类号	G06T7/00(2017.01)I	分类	-
发明人	贺德强;姚子锴;陈滔;陈彦君;杨卫林;陈继清;周志恒;邹智恒;李凯;刘晨宇	申请（专利权）人	南宁中车铝材精密加工有限公司
代理机构	南宁智卓专利代理事务所（普通合伙）	代理人	广西大学;南宁中车铝材精密加工有限公司
地址	530004广西壮族自治区南宁市西乡塘区大学路100号
法律状态	-

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的高速列车车底异物识别方法，按以下步骤进行：拍摄高速列车车底图像，筛选出含有异物的图像，使用数据增强方法扩充图像的数量，针对YOLO‑V3网络精度设计的缺陷设计出基于DenseNet网络作为特征提取网络，并在多尺度预测层中插入空间金字塔网络，使YOLO网络框架的精度得到提升，同时改善了其小物体检测精度低的缺陷；使用随机梯度下降法对改进的YOLO‑V3模型进行训练后获得车底异物检测模型，将车底异物图片输入至模型内，输出图片的识别结果。本发明能够实现对高速列车车底异物的智能检测，识别率高，检测速度快，检测效率高，实用性强，相比传统的检测方法优势明显，同时具有应用至其他领域的潜力。