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申请/专利权人：香港理工大学深圳研究院
摘要：本发明提供了一种铁路轨道异物入侵检测方法、系统及无人机，通过获取无人机拍摄的轨道巡检图像；将所述轨道巡检图像输入至异物检测模型，得到所述异物检测模型输出的检测结果；进一步的，所述异物检测模型包括：基于Swin‑Transformer网络模型构建得到的骨干网络、基于加权双向融合特征金字塔网络模型构建的颈部网络。本发明方法利用Swin‑Transformer网络模型获取到轨道巡检图像中异物的长远距离依赖关系的特征信息，再基于加权双向融合特征金字塔网络模型对提取的特征信息进行加权融合，得到多尺度融合特征，基于融合特征以实现对入侵异物的准确检测，本发明方法不仅提高了检测准确度，还提高了检测效率。
主权项：1.一种铁路轨道异物入侵检测方法，其特征在于，包括：获取无人机拍摄的轨道巡检图像；将所述轨道巡检图像输入至异物检测模型，得到所述异物检测模型输出的检测结果；其中，所述异物检测模型包括：基于Swin-Transformer网络模型构建得到的骨干网络、基于加权双向融合特征金字塔网络模型构建的颈部网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 香港理工大学深圳研究院 一种铁路轨道异物入侵检测方法、系统及无人机
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