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申请/专利权人：广州英码信息科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于变分自编码器多层特征感知的铁轨异常检测方法，包括以下步骤：采用蒸馏训练的方式对自编码器进行自监督训练，采用深度卷积神经网络作为自编码器的教师模型；采用图像叠加的方法合成铁轨异常图像样本；变分自编码器采用蒸馏训练，训练好的自编码器作为变分自编码器的教师模型；通过训练好的自编码器和变分自编码器进行多特征感知的铁轨异常检测。本发明通过对比两个解码器重构数据的差异，避免了重构误差的影响，对比数据来自解码器多个尺度的重构特征，能够提高算法的鲁棒性。

主权项：1.一种基于变分自编码器多层特征感知的铁轨异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采用蒸馏训练的方式对自编码器进行自监督训练，采用深度卷积神经网络作为自编码器的教师模型，蒸馏训练阶段进行多尺度特征的蒸馏训练；S2、采用图像叠加的方法合成铁轨异常图像样本；S3、变分自编码器采用蒸馏训练，生成的铁轨正常图像与步骤S2的铁轨异常图像样本共同作为变分自编码器的输入；步骤S1中训练好的自编码器作为变分自编码器的教师模型，进行变分自编码器的解码模块的多尺度特征监督训练，使变分自编码器的解码模块与自编码器的解码模块对齐多个尺度的特征空间，重构不同的语义信息；S4、通过训练好的自编码器和变分自编码器进行多特征感知的铁轨异常检测；所述步骤S4具体如下：1）统计自编码器和变分自编码器在测试集上不同尺度图像特征的均值和方差；2）输入预处理后的待测图像，自编码器、变分自编码器分别输出3个不同尺寸的图像特征和重构图像；3）利用步骤1）统计的均值和方差归一化自编码器和变分自编码器输出的图像特征；4）计算自编码器和变分自编码器3个尺寸图像特征之间的均方差值，称为特征重构误差，按特征通道维度累加特征重构误差，并进行双线性插值上采样操作，得到与输入的待测图像相同宽高的重构特征误差；5）计算自编码器重构图像和变分自编码器生成图像之间的均方差值，称为图像重构误差，按通道维度累加重构图像误差，得到与特征重构误差相同维度的图像重构误差；6）求和3个尺寸的特征重构误差和图像重构误差，并进行min-max标准化处理，将误差值映射到区间上，上述误差值大于误差阈值的区域就判断为铁轨图像异常区域，否则为铁轨图像正常区域。

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