一种边缘端部署的铁轨异物半监督异常检测方法及系统

本发明公开了一种边缘端部署的铁轨异物半监督异常检测方法及系统，所述方法包括以下步骤：对摄像头捕获的视频流，边缘设备进行编码、解码得到图像帧序列，并进行抽帧处理；对抽帧得到的某一帧图像，利用语义分割模型进行图像分割，得到铁轨区域分割图像；单张图片作为输入会产生权重值高的专家模型结果，但是单张图像判断并不稳定，需要多张该任务场景图片连续输入，统计各个专家模型对应权重出现最高的频率，频率最高对应的专家模型为最终方案。本发明支持场景自适应的异物检测算法自动选取，用户可以评先验知识进行选择，或者由场景自适应的自动算法选取方法，用户只需提供一批当前场景的图像数据，即可评估出最优的算法选择。