【摘 要】
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锁紧板偏移故障是货运列车频发的典型故障之一,针对其平均识别精确度较低的问题,将目标检测YOLOv4模型应用于改善货运列车部位锁紧板图像检测.首先,对锁紧板偏移、正常图像进行Mosaic数据增强,以解决数据集样本较少问题.其次,使用k-means聚类算法,得到更优的初始anchor的位置,以提高故障检测精确度.最后,通过非极大值抑制获取得分最高的检测结果.实验表明,通过使用目标检测YOLOv4能够精确地实现锁紧板故障的检测.
【机 构】
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湖南工业大学,湖南 株洲 412007
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锁紧板偏移故障是货运列车频发的典型故障之一,针对其平均识别精确度较低的问题,将目标检测YOLOv4模型应用于改善货运列车部位锁紧板图像检测.首先,对锁紧板偏移、正常图像进行Mosaic数据增强,以解决数据集样本较少问题.其次,使用k-means聚类算法,得到更优的初始anchor的位置,以提高故障检测精确度.最后,通过非极大值抑制获取得分最高的检测结果.实验表明,通过使用目标检测YOLOv4能够精确地实现锁紧板故障的检测.
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