【摘 要】
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为提高电气化铁路运营安全性,实现接触网绝缘子缺陷的自动检测,提出了一种基于深度卷积神经网络精确定位的相邻绝缘子片边缘像素差分检测方法,用于绝缘子破损缺陷的检测。采
【机 构】
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中国铁路济南局集团有限公司济南供电段,西南交通大学电气工程学院
【基金项目】
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高速铁路基础研究联合基金项目(U1734202)
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为提高电气化铁路运营安全性,实现接触网绝缘子缺陷的自动检测,提出了一种基于深度卷积神经网络精确定位的相邻绝缘子片边缘像素差分检测方法,用于绝缘子破损缺陷的检测。采用该方法对200幅接触网图像进行了检测试验,结果显示,绝缘子有效分割率为98.5%,破损绝缘子漏检率为5.3%,证明了该方法能够有效地对绝缘子破损缺陷进行自动检测。
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