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基于虚拟CRH380A模型和深度学习的TEDS故障检测方法

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基于虚拟CRH380A模型和深度学习的TEDS故障检测方法，包括以下步骤：步骤一、拍摄TEDS故障图片以及生成渲染故障图片；步骤二、生成对抗网络转换图片；步骤三、构建训练样本集：将超逼真故障图片与少量的真实故障图片进行混合，使用标记软件对图片进行样本标记，构建训练样本集；步骤四、训练目标检测模型，构建故障检测深度模型；步骤五、进行TEDS故障检测和判定。本发明利用神经网络以及虚拟模型建立EMU动态故障的海量多维特征识别模型库实现高准确度的EMU设备故障的自动检测能力；通过此项目来支持TEDS系统对EMU设备故障的自动检测能力，预估计能使全国铁路动车段能节省人工检测费。

著录项

公开/公告号CN112907734A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-06-04

原文格式PDF
申请/专利权人中南大学;
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申请/专利号CN202110253132.5
发明设计人刘斯斯;倪海;罗意平;
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申请日2021-03-09
分类号G06T17/00(20060101);G06T15/00(20110101);G06K9/46(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06Q10/00(20120101);
代理机构43205 长沙星耀专利事务所(普通合伙);
代理人宁星耀;赵静华
地址 410083 湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号
入库时间 2023-06-19 11:14:36

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2023-04-11

授权

发明专利权授予

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