一种基于深度学习的车载式轨道扣件服役状态检测器

    公开(公告)号:CN115841569A

    公开(公告)日:2023-03-24

    申请号:CN202210705759.4

    申请日:2022-06-21

    Abstract: 本发明实施例公开了一种基于深度学习的轨道扣件服役状态异常识别方法、设备和系统。其中,装置包括:利用工装构架将设备固定于轨道列车底部;通过高速摄影识别技术获取轨道扣件服役状态数据;利用视频线将所述服役状态数据传输至基于深度学习的检测系统;连接控制线路使其达到司控室可以控制启停和接收检测结果;方法包括:获取轨道扣件服役状态数据;将所述运行数据分别输入至多个故障检测模型和一正常检测模型中,所述多个故障检测模型和所述正常检测模型为基于深度学习的自编码器,所述多个故障检测模型分别用于编码得到轨道扣件不同故障种类和不同故障种类组合的特征,所述正常检测模型用于编码得到轨道扣件正常的特征;如果所述正常检测模型的输岀特征与正常特征库中的特征不匹配,将所述多个故障检测模型输岀的特征分别与对应故障种类或组合的特征库进行比对;根据比对结果识别轨道扣件的故障。本实施例員实现轨道扣件故障的自动化识别,提高识别精度。

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