一种基于深度学习的脚蹬折断故障识别方法

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一种基于深度学习的脚蹬折断故障识别方法
申请号:CN202511027596
申请日期:2025-07-24
公开号:CN120894588A
公开日期:2025-11-04
类型:发明专利
摘要
一种基于深度学习的脚蹬折断故障识别方法,它属于故障检测技术领域。本发明解决了传统方法的脚蹬折断故障检测的准确率低的问题。本发明方法将脚蹬部位的灰度图像分割为两张子图像,再将两张子图像沿高度方向拼接后送入脚蹬折断故障识别模型,能够使脚蹬折断故障识别模型更好的提取脚蹬特征。并利用ELU激活函数替代脚蹬折断故障识别模型中原有的Relu激活函数,使网络训练梯度反向传导时的参数能够正常更新,增强网络的学习能力。同时将脚蹬折断故障识别模型的损失函数设置为DIoU损失,以提高模型训练时的收敛速度并且能够达到很好的收敛,提高模型检测的准确率。本发明方法可以应用于脚蹬折断故障识别。
技术关键词
故障识别方法 脚蹬 模块 上采样 积层 故障检测技术 图像缩放 货车 图像分割 报文 标签 轨道 包络 网络 数据 亮度 矩形 参数
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