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申请/专利权人：广州慧睿思通人工智能技术有限公司;广州慧睿思通科技股份有限公司
摘要：本申请涉及一种火车刹车链条的状态识别方法及装置、设备、存储介质，方法包括：采集火车刹车链条的图像数据；对图像数据进行特征提取，得到多种不同尺寸的特征图；将每一种尺寸的特征图输入至对应的预测模型中，得到对应的预测数据；确定在每一个预测模型下刹车链条上多个预设关键点在图像数据中对应的候选预测坐标；对各个预测模型下的候选预测坐标进行去重处理，得到刹车链条上多个预设关键点在图像数据中对应的最优预测坐标；确定在图像数据中的刹车链条状态。本申请基于预测模型实现对刹车链条状态的自动识别，不需要人工巡检，省去了繁重低效的工作，可以有效改善火车的运行效率，确保火车运行安全。
主权项：1.一种火车刹车链条的状态识别方法，其特征在于，包括：采集火车刹车链条的图像数据；对所述图像数据进行特征提取，得到多种不同尺寸的特征图；将每一种尺寸的特征图输入至对应的预测模型中，得到对应的预测数据，所述预测数据包括第一预测数据和第二预测数据，所述第一预测数据包括所述特征图中的每一个像素点对应刹车链条的分类概率，所述第二预测数据包括所述像素点所对应的刹车链条上多个预设关键点的预测坐标偏移量；根据每一个预测模型所输出的所述分类概率和所述预测坐标偏移量，确定在该预测模型下所述刹车链条上多个预设关键点在所述图像数据中对应的候选预测坐标；对各个预测模型下所述刹车链条上多个预设关键点在所述图像数据中对应的候选预测坐标进行去重处理，得到所述刹车链条上多个预设关键点在所述图像数据中对应的最优预测坐标；根据所述刹车链条上多个预设关键点在所述图像数据中对应的最优预测坐标，确定在所述图像数据中的刹车链条状态。
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