基本信息:
- 专利标题： 基于深度学习的多源数据融合的轨道状态检测方法及装置
- 申请号：CN202110967585.4 申请日：2021-08-23
- 公开(公告)号：CN113705412A 公开(公告)日：2021-11-26
- 发明人： 夏承亮 , 顾子晨 , 宋浩然 , 程雨 , 杜馨瑜 , 牛留斌 , 李海浪 , 王发灯 , 王胜春 , 王昊 , 李唯一 , 王宁
- 申请人： 中国铁道科学研究院集团有限公司 , 中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所 , 北京铁科英迈技术有限公司
- 申请人地址： 北京市海淀区大柳树路2号; ;
- 专利权人： 中国铁道科学研究院集团有限公司,中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所,北京铁科英迈技术有限公司
- 当前专利权人： 中国铁道科学研究院集团有限公司,中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所,北京铁科英迈技术有限公司
- 当前专利权人地址： 北京市海淀区大柳树路2号; ;
- 代理机构： 北京三友知识产权代理有限公司
- 代理人： 沈珍珠; 郝博
- 主分类号： G06K9/00
- IPC分类号： G06K9/00 ; G06K9/62 ; G06N3/08 ; B61L23/04
摘要：
本发明提供了一种基于深度学习的多源数据融合的轨道状态检测方法及装置，涉及轨道检测技术领域，该方法包括：获取目标轨道线路的数据集信息；数据集信息包括目标轨道线路的多种类型状态检测参考数据以及多种类型状态检测参考数据对应的轨道线路状态数据；利用特征提取模型对数据集信息进行特征提取，得到特征信息；根据特征信息和机器分类器计算轨道状态参数，并根据轨道状态参数确定轨道状态检测模型；利用数据集信息训练轨道状态检测模型；根据训练完成后的轨道状态检测模型生成轨道状态检测结果。本发明可以融合多种类型状态检测参考数据，基于深度学习，实时、准确的获取轨道病害信息。
公开/授权文献:
- CN113705412B 基于深度学习的多源数据融合的轨道状态检测方法及装置 公开/授权日：2024-04-30
IPC结构图谱:
| G | 物理 |
| --G06 | 计算；推算；计数 |
| ----G06K | 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理 |
| ------G06K9/00 | 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置 |