基于高鐵接觸網(wǎng)懸掛運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)圖像,分析監(jiān)測(cè)圖像與普通圖像的區(qū)別;將緊固件缺陷檢測(cè)問(wèn)題轉(zhuǎn)換為緊固件檢測(cè)和運(yùn)行狀態(tài)精細(xì)識(shí)別2個(gè)過(guò)程,提出基于2階級(jí)聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的緊固件缺陷識(shí)別方法。首先,設(shè)計(jì)緊固件檢測(cè)網(wǎng)絡(luò),由輕量級(jí)特征提取網(wǎng)絡(luò)、全局注意力模塊及相互增強(qiáng)的分類器和檢測(cè)器組成,實(shí)現(xiàn)目標(biāo)緊固件實(shí)例的高效檢測(cè);然后,搭建1個(gè)包含4個(gè)卷積層、2個(gè)池化層、1個(gè)全連接層和1個(gè)輸出層的多標(biāo)簽分類網(wǎng)絡(luò),完成緊固件運(yùn)行狀態(tài)的精細(xì)分類,實(shí)現(xiàn)缺陷識(shí)別。運(yùn)用緊固體缺陷識(shí)別方法,對(duì)某高鐵線路接觸網(wǎng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn)分析,結(jié)果表明:2階級(jí)聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法可以快速準(zhǔn)確地檢測(cè)緊固件的缺陷,緊固件定位平均檢出率達(dá)98.2%,緊固件缺陷平均識(shí)別精度達(dá)95.8%,較單一檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)提高約21.5%。

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【部分圖文】：

圖1巡檢車及其成像裝置套管單耳、套管雙耳、定位環(huán)包含大量的緊固件，其物理結(jié)構(gòu)和成像結(jié)構(gòu)如圖3所示。根據(jù)中國(guó)鐵道標(biāo)準(zhǔn)，這些緊固件分為3類，分別是螺栓M12、螺母M12和螺栓銷M12。緊固件在接觸網(wǎng)裝置中起固定作用，而受電弓與接觸網(wǎng)裝置之間存在復(fù)雜的力學(xué)作用，因長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行過(guò)程中的振....

套管單耳、套管雙耳、定位環(huán)包含大量的緊固件，其物理結(jié)構(gòu)和成像結(jié)構(gòu)如圖3所示。根據(jù)中國(guó)鐵道標(biāo)準(zhǔn)，這些緊固件分為3類，分別是螺栓M12、螺母M12和螺栓銷M12。緊固件在接觸網(wǎng)裝置中起固定作用，而受電弓與接觸網(wǎng)裝置之間存在復(fù)雜的力學(xué)作用，因長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行過(guò)程中的振動(dòng)疲勞或施工缺陷，使緊固....

針對(duì)監(jiān)測(cè)圖像的特點(diǎn)，高鐵接觸網(wǎng)懸掛緊固件缺陷識(shí)別方法由緊固件檢測(cè)和缺陷識(shí)別2個(gè)部分組成。首先從基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法主要組成部分（即特征提取網(wǎng)絡(luò)、損失函數(shù)、檢測(cè)器）出發(fā)，設(shè)計(jì)緊固件目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)高鐵接觸網(wǎng)懸掛支持裝置和定位裝置中緊固件進(jìn)行檢測(cè)；然后，通過(guò)輕量級(jí)的運(yùn)行狀態(tài)分類....

在處理工程領(lǐng)域?qū)嶋H問(wèn)題時(shí)，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)方法通常將ResNet[12]作為特征提取的主干網(wǎng)絡(luò)。為了克服數(shù)據(jù)量少而產(chǎn)生過(guò)擬合的問(wèn)題，主干網(wǎng)絡(luò)首先在ImageNet數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練得到網(wǎng)絡(luò)的預(yù)訓(xùn)練權(quán)重，然后將去掉全連接層和softmax層的卷積網(wǎng)絡(luò)作為目標(biāo)檢測(cè)框架中的特征....

本文編號(hào)：4008570