铁路一直是我国交通运输的主要方式。尤其是最近几年,随着国家工业生产能力的大幅提升与相关政策的有力支持,铁道线路网络的整体规模愈加庞大,轨道交通行业开始逐步进入到开发建设与运营维护并重的阶段,从而产生了效率偏低和成本过高的传统人工巡线检测方式与养护维修规模如此庞大的铁路运营线路网络的现实需求之间的矛盾,如何科学且高效地保证铁路轨道交通的平稳安全运营是现阶段必须要解决的问题。本文主要以实际铁路轨道图像为研究主体,通过研究和开发深度学习、机器视觉以及卷积神经网络等人工智能检测方法,实现对铁路轨道图像的智能分析,及时准确获得铁路轨道结构完整性的评价报告。为保障铁路系统的安全稳定,提升轨道交通运营经济与社会效益起到积极的作用。本文主要进行以下几个方面的研究:1.阐述对铁路轨道图像智能分析的必要性与研究意义,提出了基于卷积神经网络模型的轨道图像自动分类、扣件目标定位识别以及轨道板裂缝语义分割三个主要的研究方向。同时确定铁路轨道图像采集机器的选型,为构建网络模型训练图像数据库提供支持。2.针对铁路现场环境复杂和铁路轨道类型变化对卷积神经网络模型训练的影响,提出基于Efficient Net的铁路轨道图像自动分类方法。改进原始模型的激活函数和增设后处理优化算法,提升分类的准确性和效率,将轨道图像分为四个类型,为本文后续的智能检测提供数据支撑。3.针对铁路扣件目标相较于整体轨道图像像素占比过小而导致检测效果不佳的问题,提出基于YOLOv3算法的轨道扣件自动定位与检测方法。首先是利用K-means聚类算法确定预设边界框大小,然后对检测模型的主干网络Dark Net-53进行扩充,增加其输出尺度从而扩大对扣件目标的感受野,提高对铁路扣件目标的检测准确率。4.针对轨道板的背景环境复杂导致伤损裂缝像素特征不明显的问题,提出基于Dense Net的轨道板裂缝分割检测方法。使用Labelme软件对轨道板裂缝区域进行标注建立数据集后,采用空洞卷积与空间金字塔池化模块对Dense Net的特征提取结构进行改进,增多对裂缝区域的特征保留,从而实现对细小裂缝精准分割。5.结合实际现场的应用需求,使用Python编程语言开发轨道伤损智能识别系统。将本文所涉及的铁路轨道图像分类、扣件目标定位识别以及轨道板裂缝语义分割等智能检测功能进行集成封装。可以使用软件对采集的图像数据进行在线检测,最后生成检测报告,实现铁路轨道的智能检测分析。本文以铁路现场采集的轨道图像为研究对象,分别进行图像分类、目标识别和语义分割三个方面的实验分析,为铁路的智能运营和维护提供了理论算法支持。同时综合三种功能开发智能识别系统,经过实际现场的应用测试,系统运行稳定,检测效果与实验室相似,具有实际工程应用价值。