Abstract-Den spänning och vibrationer som utlöses av den långsiktiga driften av järnvägsfordon oundvikligen resulterar i defekta tillstånd av katenarstöd anordningar. Med den massiva konstruktionen av elektrifierade höghastighetsjärnvägar är automatisk feldetektering av olika och rikliga fästanordningar på katenarstödanordningen av stor betydelse för driftsäkerhet och kostnadsminskning. Numera fångas utrustningen regelbundet av kamerorna som monterats på inspektionsfordonen under natten, men inspektionen är fortfarande till största delen beroende av mänsklig visuell tolkning. För att minska det mänskliga engagemanget föreslår detta dokument en ny visionsbaserad metod som tillämpar de djupa konvolutionella neurala nätverken (DCNN) vid upptäckt av fel på fästanordningarna. Vårt system kaskader tre DCNN-baserade detektionssteg på ett grov-till-fint sätt, inklusive två detektorer för att sekventiellt lokalisera Cantilever lederna och deras fästanordningar och en klassificering för att diagnostisera fästelementens defekter. Omfattande experiment och jämförelser av feldetektionen av stödanordningar längs Wuhan-Guangzhous höghastighetståg indikerar att systemet kan uppnå en hög detektionshastighet med god anpassning och robusthet i komplexa miljöer. Index Terms-Automatisk defekt upptäckt, katarenär stödenhet, djupa konvolutionella neurala nätverk (DCNN), fästelement, höghastighetståg järnväg.
Chen och Al. I Ref föreslogs ett nytt tillvägagångssätt som tillämpar kaskader av tre djupa konvolutionella neurala nätverk (DCNN) metoder för att upptäcka defekt av fästanordningar.
Automatic Defect Detection of Fasteners on the Catenary Support Device Using Deep Convolutional Neural Network
{'venue': 'IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement', 'journal': 'IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}