Pantograph Slide Plate Abrasion Detection Based on Deep Learning Network

机译：基于深度学习网络的受电弓滑板磨损检测

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As the key components of electrified railway power supply, pantograph has complex electrical and mechanical effects while working, resulting in a high fault ratio. It is important to detect the defects timely to guarantee the safety of the railway system. Manual detection is the most common detection at present, which is high in accuracy but low in efficiency. Another automatic detection system is limited in function or poor in accuracy. In this paper, deep learning method is used for defects recognition of pantograph slide plate to the identification and classification of different types of defects. Through a large number of experiments and parameters optimizing, the innovated proposed in this paper can reach an accuracy rate of 90.625% used to identify a variety of different defects. This provides an alternative for pantograph slide plate defect identification.

机译：受电弓作为电气化铁路电源的关键部件，在工作时具有复杂的机电作用，故障率高。及时发现缺陷对于保证铁路系统的安全非常重要。手动检测是当前最常见的检测方法，其准确性高但效率低。另一自动检测系统功能受限或精度较差。本文将深度学习方法用于受电弓滑板的缺陷识别，以识别和分类不同类型的缺陷。通过大量的实验和参数优化，本文提出的创新方法可以达到90.625％的准确率，可用于识别各种不同的缺陷。这为受电弓滑板缺陷的识别提供了一种选择。

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来源
《Proceedings of the 3rd international conference on electrical and information technologies for rail transportation: transportation》|2017年|215-224|共10页
会议地点
作者
Yan Li; Xiukun Wei;
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作者单位

State Key Laboratory of Rail Traffic Control and Safety, Beijing Jiaotong University, Beijing, China;

State Key Laboratory of Rail Traffic Control and Safety, Beijing Jiaotong University, Beijing, China;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Pantograph slide plate defect; Image recognition; Deep learning; Convolutional neural network;

机译：受电弓滑板的缺陷;图像识别；深度学习；卷积神经网络;

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