道岔分類模型訓(xùn)練方法、系統(tǒng)及道岔分類方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202111632688.1 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN114330547A 公開（公告）日 2022-04-12
申請(qǐng)公布號(hào) CN114330547A 申請(qǐng)公布日 2022-04-12
分類號(hào) G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06N3/12（2006.01）I;G06V10/774（2022.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06V10/40（2022.01）I;G06V10/26（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 羋贊;徐永健;劉宜祥;衛(wèi)星;張利;邵文海;蔡永斌;趙沖;朱玉虎;姚志國;孫立方 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 上海鐵路機(jī)車車輛發(fā)展有限公司
代理機(jī)構(gòu) 合肥市浩智運(yùn)專利代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 閆客
地址 230001安徽省合肥市蜀山區(qū)小廟鎮(zhèn)工業(yè)區(qū)香怡路20號(hào)
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種道岔分類模型訓(xùn)練方法、系統(tǒng)及道岔分類方法，屬于圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取道岔圖像；對(duì)每個(gè)道岔圖像進(jìn)行曲線特征提取，得到特征向量；利用特征向量，訓(xùn)練梯度提升模型；采用遺傳算法優(yōu)化梯度提升模型的正則化系數(shù)，將優(yōu)化后的梯度提升模型確定為道岔分類模型。本發(fā)明通過采用遺傳算法優(yōu)化梯度提升模型的正則化系數(shù)，將優(yōu)化后的梯度提升模型確定為道岔分類模型，通過采用遺傳算法優(yōu)化了道岔分類模型的參數(shù)，使得道岔分類的準(zhǔn)確度更高。