[发明专利]少样本学习的钢轨表面缺陷检测方法及装置有效
| 申请号： | 202011059937.8 | 申请日： | 2020-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN112330591B | 公开（公告）日： | 2023-01-24 |
| 发明（设计）人： | 刘俊博;王胜春;王凡;杜馨瑜;顾子晨 | 申请（专利权）人： | 中国国家铁路集团有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所;北京铁科英迈技术有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/90;G06N3/04;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;B61K9/08 |
| 代理公司： | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人： | 薛平;周晓飞 |
| 地址： | 100844*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种少样本学习的钢轨表面缺陷检测方法及装置，该方法包括：对少量已标注的钢轨表面缺陷图像进行数量扩展，构建钢轨表面缺陷数据集；构建多层级特征融合的钢轨表面缺陷检测网络模型，多层级特征融合的钢轨表面缺陷检测网络模型的多任务损失函数包括目标定位边界框损失函数和多类别分类损失函数，目标定位边界框损失函数用于训练模型定位缺陷区域，多类别分类损失函数用于训练模型识别缺陷类别；根据钢轨表面缺陷数据集训练模型；在采集到多张钢轨图像后，获得拼接后的钢轨图像并输入至多层级特征融合的钢轨表面缺陷检测网络模型中，输出钢轨表面缺陷检测结果。本发明可以在少量已标注的样本下训练钢轨表面缺陷检测网络模型，效果好。 | ||
| 搜索关键词： | 样本 学习 钢轨 表面 缺陷 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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