政策资讯

一种基于深度学习的钢轨磨损检测方法

专利类型:
申请号/专利号:
CN201910084765.0
申请人(专利权人):
赵太飞
行业类别:
技术成熟度:
公布时间:
证书状态:
授权
交易价格:
45000元
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摘要详情

技术摘要

权利要求书

技术附图

交易流程

委托经理人

本发明公开了一种基于深度学习的钢轨磨损检测方法,具体包括如下步骤:步骤1,采用已有磨损的钢轨构建实验模型;步骤2,建立深度学习框架;步骤3,基于步骤2建立的学习框架对钢轨的实际磨损程度进行测量。采用深度学习框架对钢轨的轮廓图进行训练,获得钢轨磨损测试的模型,可以快速检测出该轮廓图属于何种磨损程度,并且可以记录当前位置以便钢轨磨损实际路线图的生成。相比于传统的测量方式有了极大的提高,减少了大量繁琐的计算过程,节省了人力物力,最终实现快速、定期、智能化、信息化的钢轨磨损检测。

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