技術特征：

技術總結
本發(fā)明公開一種高鐵接觸網支撐裝置零部件識別檢測方法，建立高鐵接觸網支撐裝置圖像的訓練樣本庫，所述訓練樣本庫包括在圖像中手工框出的作為檢測目標的各零部件的坐標信息，及所屬類別；搭建基于Faster?RCNN算法的深度卷積神經網絡；將上述訓練樣本庫中的訓練樣本輸入搭建好的Faster?RCNN網絡，完成模型的訓練；將待檢測圖像輸入訓練好的模型中，得到高鐵接觸網支撐裝置零部件的識別檢測結果。本發(fā)明通過候選區(qū)域的深度卷積神經網絡對待檢測目標進行特征學習和目標分類，大大減少人工識別高鐵接觸網支持裝置零部件故障的巨大工作量，實現(xiàn)現(xiàn)場圖像的自動分析，可對多種接觸網懸掛裝置零部件進行識別分類，具有較高的識別準確性。

技術研發(fā)人員：劉志剛;陳雋文;劉文強;鐘俊平;韓志偉
受保護的技術使用者：西南交通大學
技術研發(fā)日：2017.01.18
技術公布日：2017.07.04