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本发明涉及钢轨波磨检测技术领域,涉及一种基于深度卷积神经网络的钢轨波磨检测方法,其包括以下步骤:一、拍摄钢轨顶面图像,并保存;二、挑选出长波磨、短波磨和非波磨的图片并标定;三、提取图像中间的钢轨区域;四、创建训练集数据存放文件夹;五、创建测试文件夹;六、将图片按照原图片灰度值的0.6倍、0.8倍、1.2倍和1.4倍进行变换;七、使用DenseNet模型构造深度卷积神经网络;八、将训练集导入构建的深度卷积神经网络模型进行训练;九、将测试集输入到深度卷积神经网络中进行测试,并统计评价指标值。本发明能
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112215263 A
(43)申请公布日 2021.01.12
(21)申请号 202011011012.6 G06F 16/51 (2019.01)
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