钢轨表面缺陷检测方法、系统、电子设备及可读存储介质

本申请涉及一种钢轨表面缺陷检测方法、系统、电子设备及可读存储介质，属于钢轨检测的技术领域，方法包括：获取多个钢轨表面图像和点云数据；将多个钢轨表面图像进行拼接，得到分析图像；根据点云数据生成钢轨的三维图像；将分析图像输入至深度学习卷积神经网络进行识别，确定分析图像中的缺陷信息；若存在未确定所属的缺陷类别的缺陷区域，则确定未确定所属的缺陷类别的缺陷区域为待分类区域，根据待分类区域与其他缺陷区域的位置关系确定推测策略，根据推测策略确定待分类区域的缺陷信息；将识别后的分析图像与三维图像按照对应位置进行匹配，将缺陷信息在三维图像中进行标示。本申请提高识别缺陷后打磨处理流程的工作效率。