基于YOLOv4的客車(chē)轉(zhuǎn)向架部件漏油故障圖像檢測(cè)

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摘  要：作為車(chē)體主要部件的鐵路客車(chē)轉(zhuǎn)向架是列車(chē)運(yùn)行安全保障的關(guān)鍵部件，目前主要依靠客車(chē)故障軌旁圖像檢測(cè)系統(tǒng)檢測(cè)出轉(zhuǎn)向架故障并分類(lèi)定位，但存在一定漏檢和誤檢，檢測(cè)準(zhǔn)確率無(wú)法保證?；诖?，針對(duì)客車(chē)轉(zhuǎn)向架常見(jiàn)的關(guān)鍵部件漏油現(xiàn)象，展開(kāi)漏油區(qū)域視覺(jué)圖像缺陷檢測(cè)研究，提出一種改進(jìn)的YOLOv4目標(biāo)檢測(cè)算法，使用k-means++聚類(lèi)方法獲得更匹配關(guān)鍵部位漏油區(qū)域目標(biāo)的候選框參數(shù)，更準(zhǔn)確地識(shí)別和定位漏油區(qū)域目標(biāo)。（剩余12723字）