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基于深度学习的受电弓羊角异常智能检测方法
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摘要
随着国家对城市轨道交通运营建设的不断重视,对受电弓监测的安全性、可靠性、高效性提出了更高的要求,因此,对受电弓羊角异常的识别定位研究具有重要意义。本文运用了深度学习领域基于计算机视觉对受电弓羊角进行异常识别的智能检测方法,利用YOLOv3模型与传统图像处理算法,研究适用于检测羊角异常的缺陷智能识别模型,并在铁路现场证实其智能检测方法在真实环境下的时效性和可靠性。
作者
王鲲鹏
李伟
机构地区
中车青岛四方机车车辆股份有限公司
中车成都机车车辆有限公司
出处
《中国设备工程》
2023年第9期192-194,共3页
China Plant Engineering
关键词
受电弓
深度学习
羊角异常
智能识别
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
U264.34 [机械工程—车辆工程]
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