并联池化层对受电弓碳滑板表面磨耗检测模型的优化方法

摘要

本发明公开一种并联池化层对受电弓碳滑板表面磨耗检测模型的优化方法，包括以下步骤：1)采集受电弓滑板表面缺陷图像，并进行图像预处理，得到数据集；其中，所述数据集包含训练数据与测试数据，训练数据包含有标签数据与无标签数据两类；2)在CAFFE框架下搭建半监督卷积神经网络，并利用无标签数据对模型进行训练；3)基于随机池化原理，将原始的池化层换用为并联池化层，对有标签数据与无标签数据差异化采样，完成对基于半监督卷积神经网络受电弓碳滑板表面磨耗检测模型的优化。本发明采用并联池化层对不同属性数据差异化取样，增强了半监督卷积神经网络对无标签数据的利用效率，提升了受电弓碳滑板表面磨耗检测模型的优化效果。