基于深度学习的高铁接触网顶紧螺栓的缺陷检测

来源 :铁道科学与工程学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：crm888crm

【摘要】

：

针对高铁接触网顶紧螺栓目标小、缺陷检测困难的问题,提出一种基于深度学习的顶紧螺栓缺陷检测方法。根据4C检测车拍摄的高铁接触网图片(大小为6 600*4 400 pixels),首先对特征信息更多的斜撑套筒进行定位,采用TDM模块与SSD相结合的算法提升算法对小目标的检测精度,并通过改变默认框的尺寸以得到更好的检测精度和速度;然后利用DeepLabv3plus算法对顶紧螺栓部分进行语义分割;最后提出

【作者】

：

罗隆福叶威王健

【机构】

：

湖南大学电气与信息工程学院

【出处】

：

铁道科学与工程学报

【发表日期】

：

2021年03期

【关键词】

：

顶紧螺栓缺陷检测 SSD TDM 语义分割 puller bolt defect detection SSD TDM semantic segmentatio

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(51707060)

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