基于集成深度學(xué)習(xí)的鋼軌表面?zhèn)麚p精細化分割

摘要： 研究目的:鋼軌表面?zhèn)麚p分割是鐵路工務(wù)巡檢的重要內(nèi)容。為應(yīng)對軌面?zhèn)麚p未及時發(fā)現(xiàn)導(dǎo)致安全事故發(fā)生的難題，解決傳統(tǒng)檢測方法適用性受限的問題，本文提出一個集成多種深度學(xué)習(xí)模型的傷損自動化分割算法，為鋼軌表面?zhèn)麚p的識別、分析和處理提供一個精準且高效的解決方案。研究結(jié)論:(1)提出了一種集成目標檢測和語義分割的深度學(xué)習(xí)算法，實現(xiàn)了針對鋼軌表面?zhèn)麚p特征的高效識別與精準分割；(2)實踐結(jié)果表明...