一种基于深度学习的车载轨道巡检装置及方法
基本信息
| 申请号 | CN202110512385.X | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113112501A | 公开（公告）日 | 2021-07-13 |
| 申请公布号 | CN113112501A | 申请公布日 | 2021-07-13 |
| 分类号 | G06T7/00（2017.01）I;G06T7/11（2017.01）I;G06T7/73（2017.01）I;G06T1/20（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 徐树亮;张余峰;范信;余天乐;吴宴华;张万鹏;王昭利 | 申请（专利权）人 | 上海市东方海事工程技术有限公司 |
| 代理机构 | 上海汉声知识产权代理有限公司 | 代理人 | 胡晶 |
| 地址 | 200011上海市黄浦区高雄路185号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种车载轨道巡检装置及方法，针对传统人工巡检效率低及安全性不高等问题，以机器视觉原理为基础，通过图像采集模块将得到的图像信息经过服务器中的检测模型进行检测，并将检测到的缺陷位置以及类型进行生成报告并将检测出的缺陷图片保存到数据库中，以供人工复核。该车载轨道巡检装置具有结构简单，单元密度高，图像清晰，精确度高，抗干扰性强等特点，该车载轨道巡检方法，在一次天窗工作时间内，实现一组工作图像数据的不同缺陷的检测，如扣件缺失与扣件歪斜、异物侵入、轨道板裂纹，通过后期人工也可以对采集的图像进行人工核查，避免了人员实地巡检，提高了检测效率。 |
