本发明公开了一种基于深度学习的高速列车车底异物识别方法，按以下步骤进行：拍摄高速列车车底图像，筛选出含有异物的图像，使用数据增强方法扩充图像的数量，针对YOLO?V3网络精度设计的缺陷设计出基于DenseNet网络作为特征提取网络，并在多尺度预测层中插入空间金字塔网络，使YOLO网络框架的精度得到提升，同时改善了其小物体检测精度低的缺陷；使用随机梯度下降法对改进的YOLO?V3模型进行训练后获得车底异物检测模型，将车底异物图片输入至模型内，输出图片的识别结果。本发明能够实现对高速列车车底异物的智能检测，识别率高，检测速度快，检测效率高，实用性强，相比传统的检测方法优势明显，同时具有应用至其他领域的潜力。
| 主体资格 | 转让方提供 | 受让方提供 | 平台提供 | 转让完成，可获得 |
|---|---|---|---|---|
| 自然人 | 身份证复印件，专利证书原件； | 身份证复印件 有效个体营业执照 |
转让申请书 代理委托书 转让协议书 发明人变更声明 |
专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 |
| 公司 | 有效的企业营业执照副本复印件，专利证书原件 | 有效的企业营业执照副本复印件；企业组织机构代码证 | ||
| 平台专属代理事务所将对委托交易全程监督，确保所有交易合同及相关文件合法有效。 | ||||
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