技术编号:24241690
提示:您尚未登录,请点 登 陆 后下载,如果您还没有账户请点 注 册 ,登陆完成后,请刷新本页查看技术详细信息。本发明属于故障图像识别领域,具体涉及基于深度学习的货车副风缸脱落故障图像识别方法。背景技术铁路货车在运行中,由于运行速度的不断提高,载重量的不断增大,副风缸的吊架可能会发生变形,螺栓螺母松动,最后导致吊架螺栓螺母丢失或者副风缸脱落故障。副风缸脱落故障容易导致制动管系泄漏或折断,当螺栓螺母丢失时,副风缸缸体脱落,严重危及行车安全。传统的副风缸脱落故障检测方法通过人工查看铁路货车过车图像识别图像中的故障,检测准确率以及效率低,若能采用图像自动识别的方式对副风缸脱落故障进行检测,则能够及时准确的将故障...
注意:该技术已申请专利,请尊重研发人员的辛勤研发付出,在未取得专利权人授权前,仅供技术研究参考不得用于商业用途。
该专利适合技术人员进行技术研发参考以及查看自身技术是否侵权,增加技术思路,做技术知识储备,不适合论文引用。
请注意,此类技术没有源代码,用于学习研究技术思路。