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列车图像可视部位故障检测研究综述
1
作者
连少远
李延华
徐军
《信息技术与信息化》
2020年第11期98-101,共4页
列车尤其是高铁已成为国家的一张名片,因此对列车的故障检测识别能力提出了更严苛的要求。传统的依靠人工检测很容易受主观因素影响导致检测不到位的情况,伴随着图像处理技术的日益提升,把计算机视觉技术应用到列车可视化的部件进行故...
列车尤其是高铁已成为国家的一张名片,因此对列车的故障检测识别能力提出了更严苛的要求。传统的依靠人工检测很容易受主观因素影响导致检测不到位的情况,伴随着图像处理技术的日益提升,把计算机视觉技术应用到列车可视化的部件进行故障检测,可明显提高故障的检测效率和准确性。本文首先综述了利用图像处理技术检测识别列车可视部位故障的研究现状并加以分析,然后介绍了深度学习在列车可视部位故障检测识别中的应用趋势,最后对基于深度学习的列车可视部位故障检测识别的研究进行展望。
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关键词
列车
故障检测
图像处理
深度学习
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职称材料
题名
列车图像可视部位故障检测研究综述
1
作者
连少远
李延华
徐军
机构
铁道党校
中国铁路济南局集团公司济南车辆段
不详
出处
《信息技术与信息化》
2020年第11期98-101,共4页
文摘
列车尤其是高铁已成为国家的一张名片,因此对列车的故障检测识别能力提出了更严苛的要求。传统的依靠人工检测很容易受主观因素影响导致检测不到位的情况,伴随着图像处理技术的日益提升,把计算机视觉技术应用到列车可视化的部件进行故障检测,可明显提高故障的检测效率和准确性。本文首先综述了利用图像处理技术检测识别列车可视部位故障的研究现状并加以分析,然后介绍了深度学习在列车可视部位故障检测识别中的应用趋势,最后对基于深度学习的列车可视部位故障检测识别的研究进行展望。
关键词
列车
故障检测
图像处理
深度学习
分类号
U279.323 [机械工程—车辆工程]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
列车图像可视部位故障检测研究综述
连少远
李延华
徐军
《信息技术与信息化》
2020
0
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