货车图像故障智能识别筛选系统在重载铁路研制及测试分析

货车图像故障智能识别筛选系统在重载铁路研制及测试分析.pdf
提出了基于人工智能的货车图像故障识别新方法并加以实现,即基于卷积神经网络的多模型协同式故障识别筛选方法,通过滤除货车图像中多数无故障图像、只输出少数疑似故障图像给列检人员进行复核,来达到大幅降低列检人员工作量、提高货车故障检出率、保障货车行车安全的智能识别筛选系统,经大秦铁路现场实地测试,其实用性,符合铁总对车辆业务发展的需要,符合中国铁路从数字化向智能、智慧化发展的蓝图规划,其可预期的经济效益和社会效益巨大.
作者：杨勇 郭志洪
作者单位：北京飞鸿云际科技有限公司,北京100044大秦铁路股份有限公司湖东车辆段,山西大同037300
母体文献：2018年中国重载铁路技术交流会论文集
会议名称：2018年中国重载铁路技术交流会  
会议时间：2018年10月26日
会议地点：太原
主办单位：中国铁道学会
语种：chi
分类号：TP3R81
关键词：铁路重载车辆  故障识别  图像处理  人工智能
在线出版日期：2022年5月27日
基金项目：
相似文献
相关博文

货车图像故障智能识别筛选系统在重载铁路研制及测试分析.pdf

文件大小:

6.34 MB

高速下载