一种基于深度学习的手闸紧固故障识别方法
基本信息
| 申请号 | CN202011630513.2 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112749741B | 公开（公告）日 | 2021-10-01 |
| 申请公布号 | CN112749741B | 申请公布日 | 2021-10-01 |
| 分类号 | G06K9/62（2006.01）I;G06T7/11（2017.01）I;G06T7/62（2017.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 蒋弘瑞 | 申请（专利权）人 | 哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司 |
| 代理机构 | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 | 代理人 | 刘强 |
| 地址 | 150060黑龙江省哈尔滨市经开区哈平路集中区潍坊路2号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 一种基于深度学习的手闸紧固故障识别方法,涉及图像识别技术领域，针对现有技术中人工检查效率低，准确率低的问题，步骤一：获取原始图像，并构建数据集；步骤二：针对数据集中的图像，截取手闸部件范围子图；步骤三：将截取到的手闸部件范围子图中制动缸圆筒头部和推杆进行标记，并将标记后的图像作为训练集；步骤四：利用训练集对faster‑rcnn网络模型进行训练；步骤五：将待检测图像输入到训练好的faster‑rcnn网络模型中，得到检测结果。本申请利用图像自动识别的方式代替人工检测，可以解决人工检测长时间重复看图的疲劳问题，对于同种故障统一标准，提高了检测效率、准确率。 |
