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申请/专利权人：山东矩阵软件工程股份有限公司;中国铁路济南局集团有限公司
摘要：本申请提供一种列车车门的安全状态检测方法、系统和相关装置，涉及列车安全检测领域，包括：接收检测请求，并采集列车车门的高清视频数据；将所述高清视频数据通过RTMP协议传输至后端处理设备；在所述后端设备中，对所述高清视频数据进行预处理，得到包含特征点的图像数据；将所述包含特征点的图像数据输入预设深度学习模型，得到各特征点的识别结果；整合各特征点的所述识别结果，得到车门检测结果。本申请通过对列车车门的高清视频数据调用预设深度学习模型进行检测处理，可以对货运列车车门装载加固状态进行自动识别，无需人工现场检查，节省了发车时间，有效保证了货运列车的行车安全。
主权项：1.一种列车车门的安全状态检测方法，其特征在于，包括：接收检测请求，并采集列车车门的高清视频数据；所述列车车门包括中门和小门，所述中门包括门栓和中门插销，所述小门包括小门锁扣；将所述高清视频数据通过RTMP协议传输至后端处理设备；在所述后端设备中，对所述高清视频数据进行预处理，得到包含特征点的图像数据；所述特征点包括所述门栓、所述中门插销和所述小门锁扣；将所述包含特征点的图像数据输入预设深度学习模型，得到各特征点的识别结果；整合各特征点的所述识别结果，得到车门检测结果；其中，在所述列车车门存在安全异常时，所述车门检测结果至少包含车厢编号和对应的异常特征点；所述预设深度学习模型的生成过程包括：获取学习样本；对所述学习样本进行图像大小调整、图像翻转、随机擦除、自动增强和随机修补中的至少一项处理，得到训练样本；以ResNet为骨干网络，对接公共特征聚集网络，并从不同场景下包含特征点图片的卷积网络中提取公共特征，得到特征图；所述预设深度学习模型的损失函数包括交叉熵损失、人脸识别算法损失和三联体损失；对所述特征图进行聚合得到全局向量；对所述全局向量进行归一化、头部线性处理和头部简化处理，得到预设深度学习模型。
全文数据：
权利要求：
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