一种基于深度学习的地铁车体螺栓松动检测方法

• 作者: 杨培盛 王华军 张用 杨凯 高春良
• 来源期刊: 轨道交通装备与技术
• 关键词: 螺栓松动 地铁 故障检测 语义分割 目标检测
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 地铁轻轨
• 页码范围: 38-41
• 页数: 4页
• 分类号: U279.3+23
• 语种: 中文
• DOI: 10.13711/j.cnki.cn32-1836/u.2021.05.014

摘要

现有的螺栓松动检测算法难以适应地铁复杂场景的变化,检测准确度难以提高.对此,文中提出了一种基于深度学习的地铁车体螺栓松动检测方法,并在现场采集的真实图像数据上进行分步试验,试验结果证明了该方法的有效性.