基于深度学习的轨道车辆标准化巡检系统  

作　　者：孙信贤 罗燕龙 陈振波 潘乐 

机构地区：[1]深圳地铁运营集团有限公司

出　　处：《数字技术与应用》2024年第5期13-16,共4页Digital Technology & Application

摘　　要：为轨道车辆人工巡检开发AI标准化巡检系统,采用便携式结构光摄像机采集图像,基于深度学习算法进行3D视觉训练和检测分析模型搭建,通过可穿戴式的边缘设备完成图像自动识别和分析,采用边云协同的系统架构完成数据的交互,实现对人工巡检作业的全流程监控,对故障设备自动识别,杜绝巡检工人跳检、漏检,提高人工巡检质量,保障轨道车辆行车安全。

关 键 词：深度学习算法 图像自动识别 系统架构 轨道车辆 采集图像 边缘设备 故障设备 人工巡检 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP391.41[自动化与计算机技术—控制科学与工程] U279[机械工程—车辆工程]