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公开(公告)号:CN114882336B
公开(公告)日:2024-04-26
申请号:CN202210548162.3
申请日:2022-05-18
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0985 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供一种列车制动系统故障图像的端到端实时检测方法,包括采集列车制动系统图像并制作带有标注的训练图像数据库;通过骨干网络提取训练图像的多尺度特征;通过故障特征金字塔FFP对多尺度特征进行特征融合,所述故障特征金字塔结构FFP包括故障增强注意力模块FEA、故障瓶颈模块FBM和空洞故障瓶颈模块DFB;根据融合特征结果,通过检测头对故障进行定位和分类,然后使用损失函数训练实时端到端视觉检测器;图像故障识别,通过训练好的实时端到端视觉检测器对待检测的图像进行故障识别。本发明的有益效果是能够精确快速地检测出货运列车制动系统是否存在故障,并对故障类型进行判断。
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公开(公告)号:CN114882336A
公开(公告)日:2022-08-09
申请号:CN202210548162.3
申请日:2022-05-18
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种列车制动系统故障图像的端到端实时检测方法,包括采集列车制动系统图像并制作带有标注的训练图像数据库;通过骨干网络提取训练图像的多尺度特征;通过故障特征金字塔FFP对多尺度特征进行特征融合,所述故障特征金字塔结构FFP包括故障增强注意力模块FEA、故障瓶颈模块FBM和空洞故障瓶颈模块DFB;根据融合特征结果,通过检测头对故障进行定位和分类,然后使用损失函数训练实时端到端视觉检测器;图像故障识别,通过训练好的实时端到端视觉检测器对待检测的图像进行故障识别。本发明的有益效果是能够精确快速地检测出货运列车制动系统是否存在故障,并对故障类型进行判断。
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