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申请/专利权人：桂林电子科技大学;桂林航天工业学院

摘要：本发明公开了一种基于多尺度上下文信息特征融合的铁路轨道表面缺陷检测方法。通过输入RGB‑2D相机采集得到轨道表面的图像，使其能够分割出缺陷样本的区域。本发明首先对输入的二维图像进行预处理，包括统一输入尺寸、特征标准化和数据增强；其次将预处理的图片按批量输入构建好的缺陷检测网络，输出对应的缺陷区域分割结果；缺陷检测网络包括特征提取主干网络、像素级多尺度特征注意力模块和特征金字塔融合模块。本发明设计了像素级多尺度特征注意力模块和特征金字塔融合模块。通过对少量缺陷进行人工标注，提供训练数据给缺陷检测网络进行训练。训练完成后，该网络能够快速、精确地分割大量缺陷，实现高效自动化的缺陷精确分割。

主权项：1.一种基于多尺度上下文信息特征融合的铁路轨道表面缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：使用RGB-2D相机采集铁路轨道表面图像，获得大批量待检测分割的图像数据，原始图片尺寸大小400×400；S2：对要输入缺陷检测网络的图像进行预处理，包括统一输入尺寸为380×380、特征标准化和数据增强；将预处理完成的图像按批量输入到缺陷检测网络，开始缺陷分割任务；S3：输入的图像首先经过特征提取主干网络，进行逐级特征提取；特征提取主干网络包含Stage0-Stage8一共九个阶段，可提取出九个不同尺度的特征图；S4：将Stage4-Stage7阶段提取到的四个不同尺度特征图作为像素级多尺度特征注意力模块的输入，经过像素级多尺度特征注意力模块进行加强特征提取，得到包含更深层次语义信息的四个特征图；S5：将特征提取主干网络Stage8提取到的特征图，维度为[1280,12,12]，进行金字塔池化处理，利用不同尺度的自适应平均池化操作，捕获不同尺度下的特征信息，最终将金字塔池化层的输出特征图进行拼接；S6：把S4得到的四个不同尺度特征图进行尺寸统一操作，并与S5的输出特征图进行融合，得到最终阶段特征图；最后，将最终阶段的特征图上采样恢复到与原输入图像相同的尺寸，从而得到最终的缺陷分割结果。

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百度查询： 桂林电子科技大学 桂林航天工业学院 一种基于多尺度上下文信息特征融合的铁路轨道表面缺陷检测方法