摘要
本发明提供了一种基于Decouple‑YOLO的列车轨道扣件缺失识别方法。该方法包括:对待识别的列车轨道扣件图像数据进行头部检测和解耦操作,获取检测头部的特征;将检测头部的特征图输入到RepVGG骨干网络,输出通过RepVGG骨干网络提取的图像特征;将检测头部的特征图和所述RepVGG骨干网络提取的图像特征输入到基于ShuffleNetv2的骨干网络,基于ShuffleNetv2的骨干网络输出列车轨道扣件缺失识别结果。本发明针对无人机巡检应用场景对检测头部进行解耦操作解决分类与回归任务之间的冲突,提升模型的检测精度和检测速度,从而提升整体检测性能。本发明以Repblock‑C3模块作为骨干网络,搭配解耦检测头部的模型在模型大小和参数量减小的情况下,检测精度得到进一步提升。
技术关键词
列车轨道
扣件
网络
图像
识别方法
分支
通道
无人机巡检
抑制算法
输出特征
数据
内存
参数
非线性
精度
语义
冗余
速度
解码