一种基于人工智能机器视觉的钢轨表面异常检测方法

本发明涉及钢轨表面异常检测的技术领域，特别是涉及一种基于人工智能机器视觉的钢轨表面异常检测方法，包括以下步骤：A：数据收集、B：数据标注、C：数据预处理、D：环境搭建、E：模型选择与配置、F：模型训练、G：模型部署、H：实时监测与识别和I：结果分析与报告；其提高计算性能、提高集成便捷性、提高检测结果准确性、降低运营成本和提高环境适应性。