铁路运输作为一种高效的运输方式,在带动经济发展的同时,给人们的生活带来了极大的便利。相关统计数据显示,在铁路运营过程中,钢轨表面伤损恶化造成的列车运行事故占比较高。因此,对钢轨表面伤损进行准确的检测,具有十分重要的实际应用价值及研究意义。钢轨表面伤损的检测方法可以划分为物理检测方法、基于机器视觉的检测方法两种。其中,物理检测方法操作困难且需要大量人为干预,检测结果具有一定主观性,无法保持检测精度的稳定性。相比而言,基于机器视觉的检测方法更为智能,具有检测速度快、结果直观的优势,但是该方法容易受伤损类别多样性和伤损尺度差异性影响,导致检测精度不高。本文从多个方面进行改良,提出了一种基于改进Faster R-CNN的多类多尺度钢轨表面伤损检测算法,具体内容如下:1)受光照、天气条件影响,所采集到的钢轨表面伤损图像存在诸多噪声信号,不利于伤损特征的有效提取。针对该问题,首先采用Gabor滤波算法进行图像去噪,然后将RGB色彩空间的伤损图像映射到HSV色彩空间,来对伤损图像进行特征增强,最终有效地降低了噪声干扰,为提高伤损的检测精度提供了有利条件。2)钢轨表面伤损类别多样且不同类别的伤损数量不均,难以保证所有类别伤损的检测精度。针对该问题,首先,基于生成对抗网络对稀缺类别数据进行了增广,使不同类别的伤损样本更加均衡;然后,根据不同类别伤损的空间分布差异性,构造具有不同偏置的空洞卷积特征提取模块,极大地提高了特征提取的效率;最后,基于半监督训练方案设计了模型损失函数,并以KL散度作为约束性正则化项,增加了模型的泛化性能,提高了多类别伤损的检测精度。3)钢轨表面伤损尺度差异较大,且在图像中呈无序分布状态,难以准确地获取伤损特征及其位置信息。针对该问题,首先,设计了基于空间注意力机制的特征提取模块,从空间变化的角度提升了细微尺度伤损特征的提取能力;然后,选用特征金字塔作为特征提取主体,并构建多级分支检测器及对应的多尺度损失函数,增强了多尺度伤损特征的提取能力,提高了多尺度伤损的检测精度。实验结果表明,改进后的伤损检测算法可以有效地检测出裂纹、剥落、磨损三类伤损,且对于不同尺度的伤损,均具有较高的检测精度,能很好地为保障铁路运输安全提供技术支持。