【摘 要】
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针对人工检查接触网吊弦线夹缺陷耗时耗力且效率低下的问题,提出利用深度学习实现吊弦线夹状态分类的方法.首先利用加入特征金字塔和K-means算法改进的Faster R-CNN算法准确地定位到吊弦线夹,然后采用加入SENet注意力机制模块的Inception-ResNet-V2网络对接触网吊弦线夹螺母的缺失、松脱、正常三种状态进行高效准确的自动分类,达到计算机辅助检查的效果.仿真实验结果表明:该方法对吊弦线夹三种状态的分类准确率较高,平均准确率达到了 96.61％,并具有高精度、易泛化的特点,为接触网零部件的
【机 构】
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兰州交通大学 自动化与电气工程学院,兰州 730070;中国铁路兰州局集团有限公司,兰州 730030
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针对人工检查接触网吊弦线夹缺陷耗时耗力且效率低下的问题,提出利用深度学习实现吊弦线夹状态分类的方法.首先利用加入特征金字塔和K-means算法改进的Faster R-CNN算法准确地定位到吊弦线夹,然后采用加入SENet注意力机制模块的Inception-ResNet-V2网络对接触网吊弦线夹螺母的缺失、松脱、正常三种状态进行高效准确的自动分类,达到计算机辅助检查的效果.仿真实验结果表明:该方法对吊弦线夹三种状态的分类准确率较高,平均准确率达到了 96.61％,并具有高精度、易泛化的特点,为接触网零部件的缺陷检测任务奠定了必要的基础.
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