锁紧板偏移故障是货运列车频发的典型故障之一，针对其平均识别精确度较低的问题，将目标检测YOLOv4模型应用于改善货运列车部位锁紧板图像检测。首先，对锁紧板偏移、正常图像进行Mosaic数据增强，以解决数据集样本较少问题。其次，使用k-means聚类算法，得到更优的初始anchor的位置，以提高故障检测精确度。最后，通过非极大值抑制获取得分最高的检测结果。实验表明，通过使用目标检测YOLOv4能够精确地实现锁紧板故障的检测。
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