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

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。