基于深度学习的轨道缝隙异常检测方法、装置、终端及介质

本发明提供一种基于深度学习的轨道缝隙异常检测方法、装置、终端及介质；其中，方法包括：利用训练后的机器学习模型，对当前光学图像执行目标缝隙的识别；于判定当前光学图像为包含有目标缝隙时，根据所述目标缝隙的识别范围，于当前光学图像中提取目标缝隙的宽度信息，和于当前深度图像中提取目标缝隙的深度信息，以基于所述目标缝隙的宽度信息和深度信息，执行目标缝隙的异常检测；本发明可以快速、准确地获取各采集时刻所对应的目标缝隙异常检测结果。