基于卷积神经网络的接触网吊弦端点检测算法

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吊弦作为高速铁路接触网接触悬挂装置中的重要组成部分,对接触网系统的安全稳定具有至关重要的作用。由于吊弦自身结构细小难以定位,使得利用计算机进行故障自动检测成为一个难题。针对上述问题及吊弦结构特点,本文提出一种基于卷积神经网络的吊弦端点检测算法,将残差网络(ResNet)作为特征提取网络,利用反卷积层将输出的低分辨率特征图转变为高分辨率特征图,并对吊弦端点位置进行预测。实验测试结果表明,该算法对吊弦端点坐标预测具有较好的效果,具有良好的可行性。
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