基于深度学习的列车轮对迟缓线异常识别系统

本发明提供了一种基于深度学习的列车轮对迟缓线异常识别系统，该系统通过地铁车底巡检机器人获取轮对迟缓线的图像，使用基于深度神经网络的关键点检测网络对迟缓线特定关键点进行检测，随后利用关键点空间位置关系来判断迟缓线是否偏移，并在必要时触发报警。该方法结合深度学习和计算机视觉技术，能够在复杂环境下实现高效、精准的轮对迟缓线异常状态检测，提升地铁运维的智能化水平。