摘要: 受电弓安装于动车组车顶,其关键零部件安装状态、碳滑板运行状态直接关系到动车的动态运行安全。现有动车车顶的图像检测主要采用线阵相机拍摄,其缺点主要为图像立体感不强、线阵图像存在畸变等。采用一种新的基于深度学习的触发机制,通过高清面阵相机全方位拍摄受电弓,能够更加精准的呈现车顶受电弓全景图像,更加有利于图像智能识别。
中图分类号:
周 晏. 动车组受电弓状态图像检测技术研究[J]. 铁路通信信号工程技术, 2023, 20(1): 14-19.
Zhou Yan. Research and Implementation of Image Detection System for EMU Pantograph Status[J]. Railway Signalling & Communication Engineering, 2023, 20(1): 14-19.