基于改进DeepLabV3+的地铁车辆齿轮箱油表油位线检测算法

针对地铁列车在运行中,油表中汽油时常不足,人工检测油表线效率低、准确度不高的问题,提出基于改进DeepLabV3+的油表油位线检测算法。通过训练YOLOv4网络,定位油表位置,采用改进Dee⁃pLabV3+网络进行训练并对其分割,利用推理出的二值图计算油位线高度占比。试验验证表明,这种算法准确率达99.2%,可准确显示油表油位线高度,并根据具体要求提前报警。