本发明公开了一种铁路扣件缺陷形态快速检测车，分为硬件和内置模型算法两部分，硬件包括车体，车体顶部安装的太阳能电池板,车体内部的计算机传输控制平台,车体前部左右两侧分别设有两根固定杆，杆上装有补光器、三轴稳定器和摄像机,车体后方设有蓄电池组；内置算法为在自制铁路扣件缺陷形态专有数据集上训练成熟的DenseNet201深度迁移学习模型；使用摄像机对铁路沿线扣件进行拍摄，当采集的扣件图片被内置算法识别为问题扣件时则触发报警，并自动记录、上传其地理位置信息，完成检测，本发明设计合理、方便实用，可大大提高检测效率。

刘林芽 吴送英 崔巍涛

华东交通大学

330013 江西省南昌市经济技术开发区双港东大街808号华东交通大学南区

本发明公开了一种铁路扣件缺陷形态快速检测车，分为硬件和内置模型算法两部分，硬件包括车体，车体顶部安装的太阳能电池板,车体内部的计算机传输控制平台,车体前部左右两侧分别设有两根固定杆，杆上装有补光器、三轴稳定器和摄像机,车体后方设有蓄电池组；内置算法为在自制铁路扣件缺陷形态专有数据集上训练成熟的DenseNet201深度迁移学习模型；使用摄像机对铁路沿线扣件进行拍摄，当采集的扣件图片被内置算法识别为问题扣件时则触发报警，并自动记录、上传其地理位置信息，完成检测，本发明设计合理、方便实用，可大大提高检测效率。