公开(公告)号：CN116977280B

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202310737035.2

申请日：2023-06-21

Applicant: 兰州交通大学

Inventor： 闵永智 ,  李亚兴 ,  李嘉峰 ,  王果 ,  汪子为 ,  刘洋 ,  井庆龙 ,  刘峰 ,  田文杰

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/187 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及钢轨表面缺陷检测技术领域，具体涉及基于改进UPerNet与连通域分析的轨面缺陷检测方法，采用具有Transformer架构的Swin‑T网络进行缺陷特征提取，充分利用了图片中的全局信息且避免了归纳性偏好问题，Swin‑T中的规则窗口自注意力降低了模型的参数量。其次，使用跨卡同步批量归一化方式进行了梯度优化，并使用Lovász‑hinge作为损失函数，融入了对像素间的依赖关系的利用。面对复杂的钢轨场景，本发明的改进方法可以实现缺陷的鲁棒分割，解决缺陷边缘的预测精度较低的问题。最后，在轨面缺陷语义分割图的的基础上通过连通域分析区别出其中的不同缺陷区域，并计算出缺陷的实际长度和实际面积，有助于铁路工务人员直观地了解到缺陷参数，进而做出相应的维修。

公开(公告)号：CN116977280A

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202310737035.2

申请日：2023-06-21

Applicant: 兰州交通大学

Inventor： 闵永智 ,  李亚兴 ,  李嘉峰 ,  王果 ,  汪子为 ,  刘洋 ,  井庆龙 ,  刘峰 ,  田文杰

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/187 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及钢轨表面缺陷检测技术领域，具体涉及基于改进UPerNet与连通域分析的轨面缺陷检测方法，采用具有Transformer架构的Swin‑T网络进行缺陷特征提取，充分利用了图片中的全局信息且避免了归纳性偏好问题，Swin‑T中的规则窗口自注意力降低了模型的参数量。其次，使用跨卡同步批量归一化方式进行了梯度优化，并使用Lovász‑hinge作为损失函数，融入了对像素间的依赖关系的利用。面对复杂的钢轨场景，本发明的改进方法可以实现缺陷的鲁棒分割，解决缺陷边缘的预测精度较低的问题。最后，在轨面缺陷语义分割图的的基础上通过连通域分析区别出其中的不同缺陷区域，并计算出缺陷的实际长度和实际面积，有助于铁路工务人员直观地了解到缺陷参数，进而做出相应的维修。