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一种基于卷积神经网络端到端的转辙机缺口检测方法.pdf

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本发明属于深度学习与人工智能技术领域,特别涉及一种基于卷积神经网络端到端的转辙机缺口检测方法。包括采集列车经过道岔及转辙机带动道岔转换过程的转辙机缺口图像;对采集到的的缺口图像进行筛选和标注得到数据集;将数据集按比例7:2:1划分为训练集,验证集和测试集;对训练集进行数据增强处理;利用数据集训练神经网络,得到检测网络;将采集的缺口图像输入训练好的神经网络进行检测;对检测结果进行分析并给出分析结果。可将各种类型转辙机的缺口检测系统整合成一个系统,提高系统的普适性和可移植性。