基于深度学习的地铁列车走行部关键部件温度检测系统

地铁列车走行部的良好运行状态是列车安全运行的保障。针对其关键部件发热故障的检测问题，研发了基于深度学习的地铁列车走行部关键部件温度检测系统。该系统采用红外热像仪获取走行部热成像图，引入注意力机制模块和CIoU损失函数，改进YOLOv5目标检测模型，识别、定位出关键部件；对关键部件图像进行灰度化处理和自适应阈值分割等操作，提取温度。基于实验室的Pytorch深度学习平台，在南京地铁运营公司马群车辆段对所研发的系统进行实验。实验结果表明，该系统可以获取走行部热成像图，准确定位关键部件并提取其温度信息。