System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种车厢破损数据生成方法技术_技高网

一种车厢破损数据生成方法技术

技术编号:40450010 阅读:5 留言:0更新日期:2024-02-22 23:09
本发明专利技术提出一种车厢破损数据生成方法,包括,获取车厢破损的图像数据;构建生成式神经网络;其中,构建生成式神经网络包括生成器网络和判别器网络;使用图像数据对生成式神经网络进行训练;将少量车厢破损图像数据输入训练完成的生成式神经网络,生成车厢破损数据。通过本发明专利技术提出的方法,可以根据现场已采集到的少量车厢破损,利用生成式神经网络,生成大量的模拟车厢破损数据。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于数据生成领域。


技术介绍

1、中国能源结构的特点是在相当长的一段时期内以煤炭为主要能源。随着市场对煤炭能源需求的不断增长,煤炭企业的采煤量与煤炭销售量迅速增加。在煤炭供应的生产流程中,都需要将处理好的煤炭通过运输系统转运至不同区域,以完成生产任务。受到煤炭产地和自身物理结构的影响,铁路运输是实现煤炭中远距离运输最具优势的运输方式。

2、在煤炭的铁路运输过程中,首先需要将煤炭装填到运煤列车的车厢中,而在装车工作进行之前,需要对车厢的状态进行判断,检测运煤车厢是否存在破损的问题。一般来说,装车站进行此项工作都是纯人工完成,由一位或多位车厢检测工作人员沿铁路线,从车头走至车尾,再在另一面绕回到车头,一边走一边对每一节车厢是否有破损进行观察,将有破损的车厢编号记录下来,反馈给装车站。这种方法较为传统,工作人员的工作强度比较大,检查车厢的时间耗费比较多,同时也不利于装车工作的自动化进行。

3、通过构建一个车厢破损检测神经网络可以大大加快车厢破损的效率,然而神经网络训练过程中需要大量的数据需要采集。


技术实现思路

1、本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

2、为此,本专利技术的目的在于提出一种车厢破损数据生成方法,用于根据现场已采集到的少量车厢破损利用生成式神经网络,生成大量的模拟车厢破损数据。

3、为达上述目的,本专利技术第一方面实施例提出了一种车厢破损数据生成方法,包括:

4、获取车厢破损的图像数据;

5、构建生成式神经网络;其中,所述构建生成式神经网络包括生成器网络和判别器网络;

6、使用所述图像数据对生成式神经网络进行训练;

7、将少量车厢破损图像数据输入训练完成的生成式神经网络,生成车厢破损数据。

8、另外,根据本专利技术上述实施例的一种车厢破损数据生成方法还可以具有以下附加的技术特征:

9、进一步地,在本专利技术的一个实施例中,所述生成器网络用于生成虚假的车厢破损数据。

10、进一步地,在本专利技术的一个实施例中,所述判别器网络用于区分真实数据和生成的数据。

11、进一步地,在本专利技术的一个实施例中,所述使用所述图像数据对生成式神经网络进行训练,包括:

12、使用车厢破损的图像数据作为训练集,训练所述生成式神经网络;

13、将所述生成器网络的生成数据与真实破损数据混合,并输入所述判别器网络进行判别,区分真实数据和所述生成数据;

14、交替训练所述生成器网络和所述判别器网络,直至所述生成器网络生成破损数据,并且所述判别器网络无法准确区分所述生成数据和所述真实数据。

15、进一步地,在本专利技术的一个实施例中,所述使用所述图像数据对生成式神经网络进行训练,还包括:

16、使用已有的车厢破损的图像数据的标注信息作为参考,对生成数据中的的虚假破损数据进行框选和分类标记,以便用于所述生成式神经网络的训练和验证。

17、进一步地,在本专利技术的一个实施例中,所述生成车厢破损数据之后,还包括:

18、对所述车厢破损数据进行处理,所述处理包括图像去噪、尺寸调整、格式转换。

19、为达上述目的,本专利技术第二方面实施例提出了一种车厢破损数据生成装置,包括以下模块:

20、获取模块,用于获取车厢破损的图像数据;

21、构建模块,用于构建生成式神经网络;其中,所述构建生成式神经网络包括生成器网络和判别器网络;

22、训练模块,用于使用所述图像数据对生成式神经网络进行训练;

23、生成模块,用于将少量车厢破损图像数据输入训练完成的生成式神经网络,生成车厢破损数据。

24、为达上述目的,本专利技术第三方面实施例提出了一种计算机设备,其特征在于,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时,实现如上所述的一种车厢破损数据生成方法。

25、为达上述目的,本专利技术第四方面实施例提出了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的一种车厢破损数据生成方法。

26、本专利技术实施例提出的车厢破损数据生成方法,根据现场已采集到的少量车厢破损,也可以利用生成式神经网络,生成较为大量的模拟车厢破损数据,从而方便对车厢破损检测网络进行训练。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种车厢破损数据生成方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述生成器网络用于生成虚假的车厢破损数据。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述判别器网络用于区分真实数据和生成的数据。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述使用所述图像数据对生成式神经网络进行训练,包括:

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述使用所述图像数据对生成式神经网络进行训练,还包括:

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述生成车厢破损数据之后,还包括:

7.一种车厢破损数据生成装置,其特征在于,包括以下模块:

8.一种计算机设备,其特征在于,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时,实现如权利要求1-6中任一所述的车厢破损数据生成方法。

9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6任意一项所述的车厢破损数据生成方法。

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【技术特征摘要】

1.一种车厢破损数据生成方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述生成器网络用于生成虚假的车厢破损数据。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述判别器网络用于区分真实数据和生成的数据。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述使用所述图像数据对生成式神经网络进行训练,包括:

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述使用所述图像数据对生成式神经网络进行训练,还包括:

6.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员:刘晓明王洪磊李佳城
申请(专利权)人:煤炭科学研究总院有限公司
类型:发明
国别省市:

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