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受电弓的异常状态是对高速铁路运营安全影响较大且备受关注的问题.基于计算机视觉的受电弓滑板缺陷智能检测技术,结合改进的YOLOv4模型与边缘提取等传统图像处理算法,研究适用于受电弓滑板监测装置(5C)的缺陷智能识别模型.铁路现场试验证明该智能识别模型在受电弓滑板缺陷检测中的有效性和实时性.
基于铁路5C装置的受电弓滑板缺陷智能检测技术
【摘 要】
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受电弓的异常状态是对高速铁路运营安全影响较大且备受关注的问题.基于计算机视觉的受电弓滑板缺陷智能检测技术,结合改进的YOLOv4模型与边缘提取等传统图像处理算法,研究适用于受电弓滑板监测装置(5C)的缺陷智能识别模型.铁路现场试验证明该智能识别模型在受电弓滑板缺陷检测中的有效性和实时性.
【机 构】
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中国铁道科学研究院集团有限公司标准计量研究所,北京100081;中铁检验认证中心有限公司,北京100081;成都唐源电气股份有限公司,四川成都610000
【出 处】
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中国铁路
【发表日期】
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2022年2期
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