公开(公告)号：CN115063367A

公开(公告)日：2022-09-16

申请号：CN202210678146.6

申请日：2022-06-16

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 俞伟杰 ,  吕辰 ,  蔡晨晓 ,  朱俊霖 ,  朱有轩 ,  姚小文 ,  邢宗义 ,  邢成雷

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/141 ,  G06V10/145 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于改进Cascade RCNN的地铁车底螺栓故障检测方法，该方法为：搭建图像采集系统采集图像，并存储在服务器上，构建螺栓故障数据集，进行数据增广，将数据集随机划分为训练集和测试集；基于pytorch构建Cascade RCNN网络模型，利用可变形卷积模块提升Cascade RCNN网络模型对于多形态螺栓的建模准确性，利用多尺度感受野扩张模块提取上下文信息丰富小螺栓特征，并通过协注意力机制模块增强信道特征；对螺栓故障检测模型进行训练和测试；用训练好的螺栓故障检测模型进行地铁车底螺栓故障检测。本发明能准确识别地铁车底螺栓状态，提高地铁检修的准确性和可靠性，保障地铁的安全持续运行。