公开(公告)号：CN116664939A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310667481.0

申请日：2023-06-06

Applicant: 湖南工业大学

Inventor： 张龙信 ,  周鹏 ,  邓晓军 ,  文志诚 ,  文志华 ,  张潇云

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/94 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/045 ,  G06N3/09 ,  G06N3/0495 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明公开了一种基于CNN的移动端列车图像故障检测方法，所述方法的步骤包括：S1：预处理列车图像，获取待检测的数据集；S2：将预训练权重和步骤S1中的数据集输入至PC端，用于训练移动端的列车图像故障检测模型LMTD，其LMTD模型由轻量级特征提取网络LFENet、残差聚合网络RPAN和耦合模块组成；S3:将步骤S2中训练过的LMTD模型部署至移动端设备，输入待检测的列车图像，检测列车故障，并展示LMTD模型检测列车故障的检测结果；本发明LMTD模型中LFENet用于提高模型检测精度并降低计算成本；LMTD模型中的RPAN获取多层次特征图，以检测不同尺寸的目标，提高模型的表达能力，提升检测精度；综上所述，本发明提高列车图像检测精度和速度，实现移动端实习列车图像故障检测。