Volume 3,Issue 7
铁路货车故障图像智能识别数据集构建技术
随着大数据和机器视觉技术的迅速发展与应用，深入探究铁路货车故障图像的智能识别与检测，推动人工检车向智能检车方向发展，成为提高铁路货车故障诊断效率和质量的重要问题。但是，由于铁路货车故障场景具有复杂性和多样性，且受铁路运输安全性、连续性的特殊影响，数据集构建是目前亟待解决的瓶颈问题。本文结合铁路货车故障检测
实际需求，围绕数据预处理、数据标注、数据划分、数据增强四个环节，探讨数据集构建的关键技术，提出数据集质量评估与应用方案，旨在加快铁路货车故障诊断智能化发展进程，为提高复杂场景下故障识别精度与效率提供参考。
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