深度学习在动车组检修作业评价的应用研究

顾小山; 倪建军

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为提高动车组检修作业质量,有效降低动车组检修作业的成本,提出一种基于深度学习的动车组检修作业质量自动评价方法,设计基于深度学习的比对服务模型。该模型首先学习模板作业库中的图片特征信息,然后通过巡检仪设备采集的现场图片作为模型的输入,最终得到比对结果作为自动评价指标。经试验该方法能满足现场需求,具有理想的准确率。

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来源
《中国新技术新产品》 |2023年第16期|74-76|共3页
作者
顾小山; 倪建军;
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作者单位

中国铁路上海局集团有限公司南京动车段;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机务段、机车保养与检修;
关键词
卷积神经网络; 网络压缩; 通道注意力; 对比服务;

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