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发明公开
基于深度学习的受电弓异常检测系统审中-实审

公开(公告)号：CN118736375A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202410778483.1

申请日：2024-06-17

申请人： 集美大学

发明人： 张宗良 , 谢怡冰 , 王宗跃 , 蔡国榕 , 王兴华

IPC分类号： G06V10/82 , G06V10/776 , G06N3/0464

摘要： 本发明涉及受电弓异常检测技术领域，且公开了一种基于深度学习的受电弓异常检测系统。该基于深度学习的受电弓异常检测系统通过数据采集模块采集列车运行信号、列车车号、列车车次以及通过摄像机拍摄的受电弓图像，数据处理模块对受电弓图像数据进行清洗、去噪以及放大操作，深度学习算法模型检测模块通过设置性能评估指标，对算法的性能评估指标进行计算，并对比PPYOLO算法、骨干网络为Darknet‑53的YOLOv3算法以及骨干网络为MobileNet的YOLOv3算法，选取最优算法PPYOLO算法进行受电弓异常检测，并将受电弓检测异常信息传输至数据记录模块进行存储，数据输出模块将受电弓异常信息输出至可视化界面。