发明专利已授权

一种基于深度神经网络的高铁钢轨表面伤损检测方法

📄 申请号：CN202411863854.2 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2024-12-18

公开号

CN119339162B

公开日

2025-04-04

申请人

华东交通大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_764

IPC 分类号

G06V10_764 , G06N3_0455 , G06N3_0464 , G06V10_774 , G06T7_10 ,

技术画像

所属领域

深度神经网络深度学习计算机视觉表面缺陷检测神经网络深度神经网络

应用场景

高铁钢轨检测, 轨道交通运维, 铁路安全监测, 智能巡检, 无损检测

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摘要

本发明公开了一种基于深度神经网络的高铁钢轨表面伤损检测方法，包括以下步骤，采集钢轨表面损伤图像，对采集的钢轨表面损伤图像进行注释，通过数据增强操作对注释后的钢轨表面损伤图像进行处理，获得数据集，将数据集划分为训练集和验证集，构建双分支图像特征提取网络；采用训练集和验证集对双分支图像特征提取网络进行训练，获得基于曼巴的双分支图像特征提取网络，将钢轨表面损伤图像输入基于曼巴的双分支图像特征提取网络中进行处理，得到分割图像。本发明通过采用基于曼巴的双分支图像特征提取网络，具有全局感受野覆盖、线性复杂度和有效选择不同模态关键信息的优点，提高了检测的效率和连续性，减少误报和漏检。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种二阶离散多智能体矩阵尺度一致性控制方法

当前第 / 件

一种欠驱动刚柔耦合机械手

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