一种轻量化双通道铁路异物入侵检测方法

本发明公开了一种轻量化双通道铁路异物入侵检测方法，属于图像数据处理技术领域，包括步骤：构造铁路异物数据集；构造2个网络LAIFI和LCCFM；基于LAIFI和LCCFM构造改进的RT‑DETR网络；用铁路异物数据集训练得到铁路异物识别模型；用铁路异物识别模型对待识别铁轨图像进行异物识别；若有异物，再用改进边缘检测算法得到危险区域；判断异物是否位于危险区域内。本发明中改进的RT‑DETR网络不仅能增强不同尺度特征的捕捉能力，还能在显著减小计算量的同时，保证检测精度，而改进边缘检测算法能对铁路边缘进行精确识别，进而更精确的界定出潜在的危险区域。最终准确、快速判断异物是否处于铁轨的危险区域。