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一种基于图像特征配准的铁路电力机车故障检测方法,属于机车故障图像识别技术领域。本发明针对现有电力机车故障检测中,基于深度学习的图像特征配准网络检测方法在电力机车车型发生变换时,检测精度差的问题。包括获取待检测部位的模板图像和采集待检测部位图像,采用SIFT算法获得相应图像的特征点描述信息;再通过KNN算法进行匹配,并过滤离群特征点,得到过滤后待检测图像特征点位置信息和模板图像特征点位置信息;进行聚类,得到对应图像的核心特征点位置信息,再采用随机采样仿射变换算法对待检测部位图像进行仿射变换,得到矫
(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 112767358 A
(43)申请公布日 2021.05.07
(21)申请号 202110080927.0
(22)申请日 2021.01.21
(71)申请人 哈尔
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