一种铁路声屏障螺栓松脱智能识别方法技术

本发明专利技术公开一种铁路声屏障螺栓松脱智能识别方法，用于铁路声屏障螺栓松脱状态的智能检测和识别，包括：获取铁路声屏障图像，并基于深度学习对铁路声屏障图像进行识别，确定声屏障结构化部件以实现对铁路声屏障螺栓的位置的大致定位从而获得位置信息，以及对铁路声屏障图像的像素精度和位置信息进行校准；其中，声屏障结构化部件包括立柱，单元面板和螺栓；基于螺栓结构细化识别方法识别螺栓的类型和部件位置从而对螺栓状态进行精细识别；基于DBSCAN算法对识别结果进行离群值检测、聚类和插值，从而实现聚类的自动过滤以提高识别结果的准确率；基于经过处理的识别结果对铁路声屏障螺栓进行病害识别。还公开了识别系统、电子设备及计算机可读存储介质。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及铁路声屏障外观螺栓状态检测，特别涉及一种铁路声屏障螺栓松脱智能识别方法。

技术介绍

1、螺栓作为机械行业中不可缺少的元件，其预紧力保证了结构的牢固性。高速列车在运行过程中，由于列车自身的运动和外界因素的影响，会产生振动和冲击作用，这些振动和冲击会通过车体传递给各个螺栓连接结构。当这些振动和冲击的幅度、频率和方向等参数超过螺栓连接结构的承载能力时，则可能导致螺栓松动或连接结构的损坏。此外，高速列车在运行过程中，由于车体的加速、减速、转弯等因素，会产生额外的动载荷，这些动载荷也可能导致螺栓连接结构的松动或损坏。

2、为避免类似事件再次发生，提高故障诊断技术显得尤为重要。一方面，该技术可以在故障发生前对潜在问题进行定位和预测，从而采取相应措施来避免事故的发生。另一方面，在故障发生后，通过分析和判断可以快速定位问题并降低维修成本和维修时间。因此，螺栓松动检测是一项非常重要的技术工作，它能够确保列车运行的安全性和稳定性。

3、鉴于针对螺拴进行机器视觉检测研究的现实意义，国内外学者进行相关研究，并取得了一定的实际应用效果。park本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种铁路声屏障螺栓松脱智能识别方法，其特征在于，用于铁路声屏障螺栓松脱状态的智能检测和识别，包括：

2.根据权利要求1所述的一种铁路声屏障螺栓松脱智能识别方法，其特征在于，所述S1包括：

3.根据权利要求2所述的一种铁路声屏障螺栓松脱智能识别方法，其特征在于，所述深度学习模型为YOLO V10模型，包括：

4.根据权利要求3所述的一种铁路声屏障螺栓松脱智能识别方法，其特征在于，所述S2包括：

5.根据权利要求4所述的一种铁路声屏障螺栓松脱智能识别方法，其特征在于，所述S21包括：

6.根据权利要求5所述的一种铁路声屏障螺栓松...

【技术特征摘要】

1.一种铁路声屏障螺栓松脱智能识别方法，其特征在于，用于铁路声屏障螺栓松脱状态的智能检测和识别，包括：

2.根据权利要求1所述的一种铁路声屏障螺栓松脱智能识别方法，其特征在于，所述s1包括：

3.根据权利要求2所述的一种铁路声屏障螺栓松脱智能识别方法，其特征在于，所述深度学习模型为yolo v10模型，包括：

4.根据权利要求3所述的一种铁路声屏障螺栓松脱智能识别方法，其特征在于，所述s2包括：

5.根据权利要求4所述的一种铁路声屏障螺栓松脱智能识别方法，其特征在于，所述s21包括：

6.根据权利要求5所述的一种铁路声屏障螺栓松脱智能识别...

【专利技术属性】
技术研发人员：柴雪松，支洋，答治华，张翠兵，李健超，王宁，凌烈鹏，马学志，袁逸畅，刘艳芬，曹金玲，王卓，
申请(专利权)人：中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所，
类型：发明
国别省市：