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基于卷积神经网络的轨道扣件状态检测
被引量：
8
1
作者
刘欣
张瑶
熊新娟
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2018年第11期58-61,共4页
为提高铁路轨道扣件状态检测的效率和准确率,提出基于卷积神经网络的轨道扣件状态检测算法。通过原始图像数据增强、采用修正线性单元、引入弃权技术等优化方法,减小过拟合,提高卷积神经网络的泛化能力。经试验对比,该算法不需要进行特...
为提高铁路轨道扣件状态检测的效率和准确率,提出基于卷积神经网络的轨道扣件状态检测算法。通过原始图像数据增强、采用修正线性单元、引入弃权技术等优化方法,减小过拟合,提高卷积神经网络的泛化能力。经试验对比,该算法不需要进行特征提取等预处理操作,有效地解决了训练精度和泛化能力差的问题,准确率达到98. 1%,优于传统基于特征提取的图像识别算法。
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关键词
轨道扣件状态检测
图像识别
卷积神经网络
深度学习
数据增强
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题名
基于卷积神经网络的轨道扣件状态检测
被引量：
8
1
作者
刘欣
张瑶
熊新娟
机构
南京工程学院工业中心
出处
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2018年第11期58-61,共4页
基金
南京工程学院青年基金项目(QKJA201506
QKJA201507)
文摘
为提高铁路轨道扣件状态检测的效率和准确率,提出基于卷积神经网络的轨道扣件状态检测算法。通过原始图像数据增强、采用修正线性单元、引入弃权技术等优化方法,减小过拟合,提高卷积神经网络的泛化能力。经试验对比,该算法不需要进行特征提取等预处理操作,有效地解决了训练精度和泛化能力差的问题,准确率达到98. 1%,优于传统基于特征提取的图像识别算法。
关键词
轨道扣件状态检测
图像识别
卷积神经网络
深度学习
数据增强
Keywords
track fastener state detection
image recognition
convolutional neural network
deep learning
data augmentation
分类号
TP571 [自动化与计算机技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于卷积神经网络的轨道扣件状态检测
刘欣
张瑶
熊新娟
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2018
8
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