一种基于深度学习的钢轨表面状态检测方法及系统

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一种基于深度学习的钢轨表面状态检测方法及系统
申请号:CN202410975280
申请日期:2024-07-19
公开号:CN118967589A
公开日期:2024-11-15
类型:发明专利
摘要
本发明涉及轨道表面检测技术领域,涉及一种基于深度学习的钢轨表面状态检测方法及系统,所述方法包括获取第一信息和第二信息,所述第一信息包括完整路段的钢轨图像信息,所述第二信息包括完整路段对应的钢轨动力学性能信息;根据所述第一信息构建训练集,得到训练后的钢轨光带的语义分割模型;根据所述训练后的钢轨光带的语义分割模型提取光带信息数据集;根据所述光带信息数据集和所述第二信息对钢轨表面状态进行检测,本发明根据光带信息数据集和第二信息建立数据映射关系,从而实现根据钢轨避免状态对动力学性能进行精确的预测。
技术关键词
钢轨 语义分割模型 状态检测方法 光带 状态检测系统 构建训练集 处理单元 图像 坐标位置信息 注意力模型 神经网络模型 路段 表面检测技术 数据映射关系 滑动窗口 模块 像素 轨道
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