【摘 要】
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近年来,高速铁路作为我国经济发展的重大基础设施,其发展已经取得了举世瞩目的成就。铁路维护需求大量增加,轨道交通自动化维护技术的发展越来越受到重视。轨道板裂缝作为常见的轨道板病害之一,目前主要的检测手段仍以人工巡道为主,耗时耗力。本文综合分析目前轨道板裂缝检测的国内外研究现状,在此基础上使用机器视觉的方法从两方面对轨道板裂缝检测技术进行了研究。主要内容如下:（1）为解决小目标裂缝检测的精度和实时性问
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近年来,高速铁路作为我国经济发展的重大基础设施,其发展已经取得了举世瞩目的成就。铁路维护需求大量增加,轨道交通自动化维护技术的发展越来越受到重视。轨道板裂缝作为常见的轨道板病害之一,目前主要的检测手段仍以人工巡道为主,耗时耗力。本文综合分析目前轨道板裂缝检测的国内外研究现状,在此基础上使用机器视觉的方法从两方面对轨道板裂缝检测技术进行了研究。主要内容如下:（1）为解决小目标裂缝检测的精度和实时性问题,提出了一种基于改进YOLOv3的CRTSII型轨道板裂缝检测方法,该方法对YOLOv3算法中的特征提取网络的残差单元进行了改进,引入了注意力机制、深度可分离卷积和倒残差结构以及Mish激活函数。同时,在特征金字塔网络结构的基础上构建了特征聚合网络。实验结果表明,该方法的检测精确率比原网络提高了5.3%,速度提高了26%。（2）针对传统图像处理方法在实现轨道板裂缝的像素级分割时,需要针对特定的环境特点设计特定的特征提取参数和干扰信息剔除算法,算法鲁棒性不足的问题,本文提出了一种基于分支级联卷积神经网络的轨道板裂缝检测模型——TSCD。该模型通过注意力机制和搜索分支结构突出轨道板裂缝的位置信息,同时抑制干扰信息;然后采用检测分支结构完成裂缝的像素级检测;最后对检测结果中出现的图像细节退化问题,利用参数映射关系实现特征图的上采样。实验结果表明,该方法的准确率可达97.56%,F1-score可达86.28%,并在跨数据集测试中表现出较强的泛化性。
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