摘要
本发明公开了基于多源图像数据融合的地铁车身缺陷检测方法及系统,涉及轨道交通技术领域,该方法包括:将地铁外观图像数据输入至预先构建的外观图像故障监测模型中,得到地铁快检检测结果;从融合数据中提取据融合特征;基于融合特征构建地铁车身缺陷检测模型,并将融合数据输入至地铁车身缺陷检测模型中,得到地铁全检检测结果;结合地铁快检检测结果与地铁全检检测结果,对地铁所需维修位置进行定点检测。本发明通过地铁检测数据与地铁外观图像数据的融合,能够识别出潜在的问题和隐患,有效预防故障的发生,为地铁的安全运营提供了坚实的支撑,确保了地铁系统的稳定性和可靠性,从而为乘客创造了一个更加舒适和安全的出行环境。
技术关键词
缺陷检测方法
车身
数据
融合特征提取
位置编码信息
注意力机制
卷积神经网络算法
缺陷检测系统
模块
轨道交通技术
检测机器人
地铁系统
图像处理技术
拼接技术
验证算法
神经网络模型
线性