基于改进DeepLabV3+的地铁车辆齿轮箱油表油位线检测算法

作者：江现昌; 邹庆春; 王静

来源：铁道技术监督, 2023, 51(07): 41-47.

• 地铁动车组
• 齿轮箱
• 油位线
• 机器视觉
• 特征提取
• 目标检测

针对地铁列车在运行中，油表中汽油时常不足，人工检测油表线效率低、准确度不高的问题，提出基于改进DeepLabV3+的油表油位线检测算法。通过训练YOLOv4网络，定位油表位置，采用改进DeepLabV3+网络进行训练并对其分割，利用推理出的二值图计算油位线高度占比。试验验证表明，这种算法准确率达99.2%，可准确显示油表油位线高度，并根据具体要求提前报警。