針對(duì)高速鐵路接觸網(wǎng)支撐裝置中旋轉(zhuǎn)雙耳開(kāi)口銷(xiāo)釘缺失故障檢測(cè)的問(wèn)題,提出一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和集成學(xué)習(xí)的故障檢測(cè)方法。通過(guò)Faster R-CNN網(wǎng)絡(luò)對(duì)旋轉(zhuǎn)雙耳整體進(jìn)行精確定位;在整體定位結(jié)果的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步完成對(duì)開(kāi)口銷(xiāo)釘?shù)木_定位,最大程度上降低背景對(duì)故障檢測(cè)的干擾;通過(guò)多個(gè)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取開(kāi)口銷(xiāo)釘圖像的多種特征,最終由多個(gè)線(xiàn)性SVM構(gòu)成的集成分類(lèi)器實(shí)現(xiàn)開(kāi)口銷(xiāo)釘缺失故障檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:本方法能在復(fù)雜的接觸網(wǎng)支撐裝置圖像中實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)雙耳開(kāi)口銷(xiāo)釘?shù)木_定位,并且在銷(xiāo)釘?shù)娜笔Ч收蠙z測(cè)中表現(xiàn)出較高的可靠性。 

【文章來(lái)源】：鐵道學(xué)報(bào). 2020,42(10)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

基于Faster-RCNN的目標(biāo)定位架構(gòu)

RPN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

集成分類(lèi)器結(jié)構(gòu)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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