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基于语义分割的接触网开口销状态检测
被引量:
6
1
作者
闵锋
郎达
吴涛
《华中科技大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期77-81,共5页
针对铁路智能巡检系统中开口销缺陷样本不足的问题,通过改变传统接触网部件状态检测思路,提出了一种基于图像语义分割的开口销状态检测方法.将开口销语义信息分为头部信息与尾部信息并进行多边形标注,训练DeepLabv3+模型,提取开口销的信...
针对铁路智能巡检系统中开口销缺陷样本不足的问题,通过改变传统接触网部件状态检测思路,提出了一种基于图像语义分割的开口销状态检测方法.将开口销语义信息分为头部信息与尾部信息并进行多边形标注,训练DeepLabv3+模型,提取开口销的信息,分析开口销头部与尾部连通域及其之间的关系,从而判断开口销状态.使用了语义分割的方法,在训练过程中只使用正常的开口销样本,无须专门搜集或制作开口销缺陷样本.验证算法的检测精度,取开口销正常状态、缺失状态、松脱状态和非开口销区域的样本数分别为1 000,20,50和1 000,识别率分别达到95.3%,100.0%,84.0%和98.7%.
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关键词
开口销
语义分割
故障监测
投影矩阵
图像识别
原文传递
题名
基于语义分割的接触网开口销状态检测
被引量:
6
1
作者
闵锋
郎达
吴涛
机构
武汉工程大学智能机器人湖北省重点实验室
出处
《华中科技大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期77-81,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61172173)
湖北省技术创新重大专项基金资助项目(2019AAA045)
文摘
针对铁路智能巡检系统中开口销缺陷样本不足的问题,通过改变传统接触网部件状态检测思路,提出了一种基于图像语义分割的开口销状态检测方法.将开口销语义信息分为头部信息与尾部信息并进行多边形标注,训练DeepLabv3+模型,提取开口销的信息,分析开口销头部与尾部连通域及其之间的关系,从而判断开口销状态.使用了语义分割的方法,在训练过程中只使用正常的开口销样本,无须专门搜集或制作开口销缺陷样本.验证算法的检测精度,取开口销正常状态、缺失状态、松脱状态和非开口销区域的样本数分别为1 000,20,50和1 000,识别率分别达到95.3%,100.0%,84.0%和98.7%.
关键词
开口销
语义分割
故障监测
投影矩阵
图像识别
Keywords
split pin
semantic segmentation
fault detection
projection matrix
image recognition
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于语义分割的接触网开口销状态检测
闵锋
郎达
吴涛
《华中科技大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
6
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