一种基于深度学习的铁路货车轴承甩油故障检测方法
实质审查的生效
摘要

本发明提供一种基于深度学习的铁路货车轴承甩油故障检测方法,包括以下步骤:获取轴承区域图像,构建训练集;搭建轴承甩油故障检测网络;对所述训练集进行预处理,分批送入所述故障检测网络进行训练,通过调整参数得到最终的故障检测模型;获取待检测图像,处理后输入所述故障检测模型,计算异常分数,得到轴承甩油故障检测结果。本发明准确率高、实时性高的自动化检测方法,其解决了现阶段只能通过动态检车员肉眼识别图像判断故障带来的视觉疲劳造成误检漏检的问题。以深度卷积神经网络为基础,采取了自编码器与生成对抗网络的结构,自编码器与生成对抗网络结合能够较为自然地重建特定分布的图片,这对于故障检测具有更为强大的特征提取能力。

基本信息
专利标题 :
一种基于深度学习的铁路货车轴承甩油故障检测方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114372976A
申请号 :
CN202210049107.X
公开(公告)日 :
2022-04-19
申请日 :
2022-01-17
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
杨绿溪步兆军张颀李春国黄永明
申请人 :
东南大学
申请人地址 :
江苏省南京市江宁区东南大学路2号
代理机构 :
南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙)
代理人 :
徐激波
优先权 :
CN202210049107.X
主分类号 :
G06T7/00
IPC分类号 :
G06T7/00  G06T7/12  G06V10/25  G06V10/774  G06N3/04  G06N3/08  
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
2022-05-06 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/00
申请日 : 20220117
2022-04-19 :
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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