【摘 要】
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由受电弓长期运行引起的激励和振动不可避免地导致吊弦不受力,影响接触悬挂的结构高度和接触线高度,导致受电弓的受流质量下降.针对接触网吊弦不受力缺陷问题,提出一种基于深度学习的吊弦不受力识别方法,该方法采用全卷积一阶段目标检测器(FCOS)定位吊弦区域,采用添加焦点损失的ResNet50分类网络(ResNet50-FL)对吊弦不受力状态进行识别.在高速铁路接触网图像数据集上的对比实验表明,该方法能够更加准确地识别出吊弦不受力缺陷,具有较好的适应性和鲁棒性.
【机 构】
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浙江大学 电气工程学院,浙江 杭州 310027;辽宁工程技术大学 电气与控制工程学院,辽宁 葫芦岛 125105
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由受电弓长期运行引起的激励和振动不可避免地导致吊弦不受力,影响接触悬挂的结构高度和接触线高度,导致受电弓的受流质量下降.针对接触网吊弦不受力缺陷问题,提出一种基于深度学习的吊弦不受力识别方法,该方法采用全卷积一阶段目标检测器(FCOS)定位吊弦区域,采用添加焦点损失的ResNet50分类网络(ResNet50-FL)对吊弦不受力状态进行识别.在高速铁路接触网图像数据集上的对比实验表明,该方法能够更加准确地识别出吊弦不受力缺陷,具有较好的适应性和鲁棒性.
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