基于卷积神经网络的接触网绝缘子缺陷检测方法

摘要：

为提高电气化铁路运营安全性,实现接触网绝缘子缺陷的自动检测,提出了一种基于深度卷积神经网络精确定位的相邻绝缘子片边缘像素差分检测方法,用于绝缘子破损缺陷的检测.采用该方法对200幅接触网图像进行了检测试验,结果显示,绝缘子有效分割率为98.5％,破损绝缘子漏检率为5.3％,证明了该方法能够有效地对绝缘子破损缺陷进行自动检测.

关键词：电气化铁路、接触网、绝缘子、缺陷检测、卷积神经网络、图像分割

所属期刊栏目：23

分类号：U226.8(电气化铁路)

资助基金：高速铁路基础研究联合基金项目U1734202

在线出版日期：2021-01-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：90-94,112