一种基于多尺度分级的列车轮对踏面损伤分类识别方法[CN201811573532.9] - 湖南工业大学

专利申请

2018-12-21
公布公告

2024-01-26
授权日期

2024-01-26
终止

2034-01-23

一种基于多尺度分级的列车轮对踏面损伤分类识别方法

* 专利信息仅供参考，不具有法律效力。有效专利

注册号： CN201811573532.9 申请日期： 2018-12-21 专利主类别： G06V10/764 {{ classMap["G06V10/764"] }}

申请人名称：湖南工业大学

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申请人地址：湖南省株洲市天元区泰山西路88号

专利分类项目

专利注册信息

初审公告期号	2018-12-21	初审公告日期	2024-01-26
注册公告期号	2024-01-26	注册公告日期	2024-01-26
专用权期限	2024-01-26 - 2034-01-23	专利类型	发明授权
代理组织机构	广州粤高专利商标代理有限公司查看该机构代理的所有专利

专利介绍

本发明提出了一种基于多尺度分级的列车轮对踏面损伤分类识别方法，利用SVM算法对列车踏面纵向振动数据进行粗分类，判定踏面是否发生损伤，若发生损伤则利用Tensorflow搭建改进的深度学习算法对轮对踏面图像进行特征提取，将提取的特征输入softmax分类器细分踏面损伤程度，为后续列车运行控制提供依据。本发明设计的方法有效的降低了列车运行时因踏面损伤造成的不良后果，所采用的的深度学习算法极大地减少了算法运算量，缩短识别时间，且分类识别效果更佳精准。

法律进度