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申请/专利权人：北京交通大学
摘要：本发明提供一种轻量化铁路货车零部件故障识别方法及系统，属于基于图像处理的故障识别技术领域，获取待识别的包含铁路货车零部件的图像；利用预先训练好的目标定位模型，对获取的待识别的包含铁路货车零部件的图像进行处理，得到图像中各个零部件的类别及位置信息，生成零部件细节图像；利用预先训练好的故障判别模型，对得到的零部件细节图像进行处理，得到图像中零部件是否故障及故障类别结果。本发明制作了多种类零部件故障数据库，解决了零部件故障样本不足的问题，采用基于深度学习的机器视觉方法对目标零部件进行定位识别，准确率高，使得算法在不同光照、不同背景、不同天气条件下均有较好的稳定性；模型小，参数少，具有更快的检测速度。
主权项：1.一种轻量化铁路货车零部件故障识别方法，其特征在于，包括：获取待识别的包含铁路货车零部件的图像；利用预先训练好的目标定位模型，对获取的待识别的包含铁路货车零部件的图像进行处理，得到图像中各个零部件的类别及位置信息，生成零部件细节图像；利用预先训练好的故障判别模型，对得到的零部件细节图像进行处理，得到图像中零部件是否故障及故障类别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京交通大学 轻量化铁路货车零部件故障识别方法及系统
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