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一种钢轨内部伤损检测方法、装置、介质及产品 

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申请/专利权人:北京交通大学

摘要:本发明公开了一种钢轨内部伤损检测方法、装置、介质及产品,涉及钢轨探伤和深度学习技术领域,该方法包括获取目标钢轨B显图像;将目标钢轨B显图像输入至训练好的钢轨内部伤损检测模型中,得到目标钢轨B显图像中对应的钢轨损伤信息;训练好的钢轨内部伤损检测模型,为改进的FasterRCNN模型;改进的FasterRCNN模型,在FasterRCNN模型的骨干网络与RPN网络中间添加特征金字塔。本发明采用改进的FasterRCNN模型进行钢轨内部伤损检测,提升了模型对各类型钢轨内部伤损的检测精度,降低人工成本,降低伤损漏报率和伤损误报率。

主权项:1.一种钢轨内部伤损检测方法,其特征在于,包括:获取目标钢轨B显图像;所述目标钢轨B显图像为采用双轨式超声波探伤车对目标钢轨探测得到;将所述目标钢轨B显图像输入至训练好的钢轨内部伤损检测模型中,得到所述目标钢轨B显图像中对应的钢轨损伤信息;所述钢轨损伤信息包括损伤类别和钢轨内部损伤在所述目标钢轨B显图像中的位置信息;其中,所述训练好的钢轨内部伤损检测模型,为改进的FasterRCNN模型;所述改进的FasterRCNN模型,在FasterRCNN模型的骨干网络与RPN网络中间添加特征金字塔。

全文数据:

权利要求:

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