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申请/专利权人：通号(西安)轨道交通工业集团有限公司北京分公司
摘要：本申请提供一种计轴系统中列车检测模型的训练方法，可应用于深度学习技术领域，包括：获取训练数据集，其中，训练数据集包括多组训练数据，每组训练数据携带对应的真实标签，然后对计轴系统中的列车检测模型进行迭代训练，在每次迭代过程中将训练数据集输入至列车检测模型，得到对应的预测标签，根据训练数据对应的预测标签以及真实标签调节所述列车检测模型的参数。本申请在计轴系统中引入神经网络模型，然后通过训练数据集对神经网络模型进行训练，以通过训练好的神经网络模型对传感器状态以及是否有列车经过进行判断，从而可以提高判断传感器是否异常以及是否有列车通过的效率且由于整个过程无需人工参与，因此还可以节约人力资源，降低成本。
主权项：1.一种计轴系统中列车检测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练数据集，所述训练数据集包括多组训练数据，每组训练数据携带对应的真实标签，每组训练数据包括计轴系统中传感器采集的车轮信号、铁路区段状态、计轴系统的电源电压以及计轴系统的电源电流；对所述计轴系统中的列车检测模型进行迭代训练，在每次迭代过程中将所述训练数据集输入至所述列车检测模型，得到对应的预测标签，根据所述训练数据对应的预测标签以及真实标签调节所述列车检测模型的参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 通号(西安)轨道交通工业集团有限公司北京分公司 一种计轴系统中列车检测模型的训练方法以及装置
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