文档摘要：为解决车轮踏面损伤样本不足问题,构建了相似车轮踏面的样本数据集,基于迁移学习的思想对车轮踏面损伤进行诊断检测.首先根据车轮踏面损伤实际图像数据构建了相似车轮踏面损伤类别数据集,利用YOLOv3神经网络对构建好的踏面损伤类别数据集进行训练,建立车轮踏面损伤特征提取参数模型;然后将该特征提取模型迁移到实际车轮踏面损伤数据样本中.实验结果表明,该方法对车轮踏面损伤检测具有很好的检测效果,为车轮踏面损伤检测提供一种有效诊断方案.
作者：陈波 于赫天 翟容清 王月明Author：CHENBo YUHetian ZHAIRongqing WANGYueming
作者单位：内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头014010
刊名：内蒙古科技大学学报
Journal：JournalofInnerMongoliaUniversityofScienceandTechnology
年，卷(期)：2021, 40(2)
分类号：TF3TP39TF046.4
关键词：踏面损伤 检测 迁移学习 YOLOv3
机标分类号：
在线出版日期：2021年9月2日
基金项目：内蒙古自然基金资助项目基于迁移学习的车轮踏面损伤检测[
期刊论文] 内蒙古科技大学学报--2021, 40(2)陈波 于赫天 翟容清 王月明为解决车轮踏面损伤样本不足问题,构建了相似车轮踏面的样本数据集,基于迁移学习的思想对车轮踏面损伤进行诊断检测.首先根据车轮踏面损伤实际图像数据构建了相似车轮踏面损伤类别数据集,利用YOLOv3神经网络对构建好的踏...参考文献和引证文献
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