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公开(公告)号：CN115713654A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211417147.1
申请日：2022-11-12
Applicant: 南京工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/00 , G06V10/74
Abstract: 本发明涉及一种基于2D与3D激光图像的轨道扣件螺栓松动自动检测方法，利用自主研发的三维线扫激光成像系统采集轨道扣件图像，采用YOLOv5深度学习算法训练轨道扣件中的螺栓目标识别模型；基于深度学习识别结果，根据坐标位置将螺栓检测框中的目标分为道钉与螺母两类；提取两类目标对应的三维深度信息，统计其高度值众数，计算高度差；合理设置阈值，最终实现螺栓松动的自动检测。本发明可以实现螺栓松动的自动检测，有利于提升铁路设施检测的准确度与效率，进而提高铁路运输的安全性。
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