【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及铁路货车故障检测方法。
技术介绍
1、相比于传统的采用人工查图的铁路货车故障检测方法，基于深度学习的自动化故障检测的方法能够显著的提升检测的效率，降低成本，同时还能避免由于检车人员疲劳造成的漏检、误检现象。
2、现有半监物体督检测算法主要侧重于具有水平边界框的物体，但由于人力制动机拉杆拉杆链图像位于列车底部，拉铆销所连接的杆链装置在车辆行驶过程中会发生不定量的旋转，导致所拍摄到的拉铆销角度多样，在检测折断时，直接将不同角度的拉铆销统一进行检测，易造成漏检、误检，且若采用分割的方法结合图像处理得出拉铆销角度，在数据准备与模型调试阶段需要大量的数据标注工作的。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了解决现有半监物体督检测算法主要侧重于具有水平边界框的物体，不适用角度多样的人力制动机拉铆销的故障检测，导致铁路货车人力制动机拉铆销折断检测准确率低，以及若采用分割的方法结合图像处理得出拉铆销角度时，在数据准备与模型调试阶段需要大量的数据标注工作的问题，而提出铁路货车人力制...
【技术保护点】
1.铁路货车人力制动机拉铆销折断的检测方法，其特征在于：所述方法具体过程为：
2.根据权利要求1所述铁路货车人力制动机拉铆销折断的检测方法，其特征在于：所述步骤一中采集铁路货车图像，截取每张图像中制动钢前侧图像；标记制动钢前侧图像中人力制动机拉杆及拉杆链位置坐标，获得标记人力制动机拉杆及拉杆链位置坐标的子图，子图中一部分进行拉铆销标记，另外一部分不进行拉铆销标记；
3.根据权利要求2所述铁路货车人力制动机拉铆销折断的检测方法，其特征在于：所述步骤二中基于数据集对学生模型和教师模型进行训练，获得训练好的教师模型；具体过程为：
4.根据...
【技术特征摘要】
1.铁路货车人力制动机拉铆销折断的检测方法，其特征在于：所述方法具体过程为：
2.根据权利要求1所述铁路货车人力制动机拉铆销折断的检测方法，其特征在于：所述步骤一中采集铁路货车图像，截取每张图像中制动钢前侧图像；标记制动钢前侧图像中人力制动机拉杆及拉杆链位置坐标，获得标记人力制动机拉杆及拉杆链位置坐标的子图，子图中一部分进行拉铆销标记，另外一部分不进行拉铆销标记；
3.根据权利要求2所述铁路货车人力制动机拉铆销折断的检测方法，其特征在于：所述步骤二中基于数据集对学生模型和教师模型进行训练，获得训练好的教师模型；具体过程为：
4.根据权利要求3所述铁路货车人力制动机拉铆销折断的检测方法，其特征在于：所述步骤二三中对未标记拉铆销的子图数据进行增强处理，得到增强处理后的未标记拉铆销的子图；具体过程为：
5.根据权利要求4所述铁路货车人力制动机拉铆销折断的检...
【专利技术属性】
技术研发人员：姜鸿，
申请(专利权)人：哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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