铁路集装箱角件异常状态检测方法及相关设备

本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种铁路集装箱角件异常状态检测方法及相关设备。方法包括：获取铁路货运空载过车图像集，基于图像分割算法提取每幅空载过车图像中的F‑TR锁图像；获取铁路货运载箱过车图像集，将每个F‑TR锁图像分别叠加至载箱过车图像集中每幅载箱过车图像的预设角件位置处，获得训练数据集；基于训练数据集进行模型训练，得到以F‑TR锁作为检测目标的目标检测模型；基于目标检测模型对待识别载箱过车图像进行F‑TR锁检测，根据检测结果确定装箱角件异常状态。本发明能够在样本稀疏的情况下构建数据集，提升机器学习模型预测质量，从而有效实现集装箱角件异常状态的识别与告警。