一种基于深度学习技术的机车车辆闸片磨耗检测方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于深度学习技术的机车车辆闸片磨耗检测方法。现有闸片图像检测技术存在准确度低以及场景适应性差的问题。本发明通过设计AI语义分割网络，获得闸片的像素点边缘坐标及闸片类型；利用亚像素边缘提取算法，得到亚像素边缘坐标；将亚像素边缘坐标输入标定计算模块，并基于概率统计的异常值剔除算法，得到闸片厚度。本发明基于人工智能算法，算法适应性好，可以适应不同的光照、不同的闸片类型，检测准确率高，便于推广应用。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习技术的机车车辆闸片磨耗检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114463258A
申请号 ：
CN202111593416.5
公开（公告）日 ：
2022-05-10
申请日 ：
2021-12-23
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
胡平史时喜赵留辉侯小祥严飞周航博
申请人 ：
中铁第一勘察设计院集团有限公司
申请人地址 ：
陕西省西安市雁塔区西影路二号
代理机构 ：
西安新思维专利商标事务所有限公司
代理人 ：
李罡
优先权 ：
CN202111593416.5
主分类号 ：
G06T7/00
IPC分类号 ：
G06T7/00 G06T7/80 G06V10/26
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/00
图像分析
法律状态
2022-05-27 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/00
申请日 : 20211223
申请日 : 20211223
2022-05-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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