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一种基于深度学习的上拉杆故障检测方法，它属于上拉杆故障检测技术领域。本发明解决了采用现有方法进行上拉杆故障检测时容易出现错、漏检以及检测效率低的问题。本发明首先采集待检测的列车图像，并从采集的图像中获取感兴趣区域图像；然后对感兴趣区域图像进行增强处理，获得增强处理后的感兴趣区域图像；对图像进行分割后，通过改进SSD模型输出分割后子图像中制动缸部件位置；并根据制动缸位置提取出包含上拉杆的待识别图像；最后采用FasterRCNN模型和Unet模型对待识别图像中的上拉杆进行故障识别。本发明可以应用于上
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112434695 B (45)授权公告日 2021.07.16 (21)申请号 202011313307.9 B61K 9/00 (2006.01) (22)申请日 2
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