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摘要：本发明的一种人力制动机手轮正位状态的识别方法及系统，涉及一种列车部件图像识别方法和系统。目的是为了克服现有FasterR‑CNN深度学习算法原有的特征提取网络缺乏对三维空间信息的利用，进而造成特征提取能力不足，导致故障识别结果的准确率相对较低的问题，方法包括：步骤1、将待检测图像输入至手轮正位检测模型；手轮正位检测模型为改进型FasterR‑CNN，该改进型FasterR‑CNN中的特征提取网络为多模态特征提取网络；多模态特征提取网络用于提取待检测图像的特征和伪点云图像的特征并融合，得到融合特征图；步骤2、手轮正位检测模型检测待检测图像中的手轮是否为正位状态，完成对手轮正位状态的识别。
主权项：1.一种人力制动机手轮正位状态的识别方法，其特征在于，包括：步骤1、将待检测图像输入至手轮正位检测模型；所述待检测图像包括手轮；所述手轮正位检测模型为改进型FasterR-CNN，该改进型FasterR-CNN中的特征提取网络为多模态特征提取网络；所述多模态特征提取网络用于提取待检测图像的特征和伪点云图像的特征并融合，得到融合特征图；所述伪点云图像由待检测图像生成；步骤2、手轮正位检测模型检测所述待检测图像中的手轮是否为正位状态，完成对手轮正位状态的识别。
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