一种基于改进YOLO模型的复杂背景下铁轨表面缺陷检测方法

本发明公开了一种基于改进YOLO模型的复杂背景下铁轨表面缺陷检测方法，属于铁轨表面缺陷检测领域，本发明是以YOLOv8为基线模型的深度学习算法改进，主要是对骨干网路、路径聚合网络以及小目标检测分支三方面进行优化增强，在保证检测速度的前提下，获得了计算量更小、检测精度更高的算法模型，极大程度满足了铁轨表面缺陷检测的实时性与准确性的要求，在技术层面上提供了一个缺陷检测的新方法，在一定程度上提高了铁轨表面缺陷检测的作业效率。