一种基于深度学习算法的轨枕标注方法

本发明公开了一种基于深度学习算法的轨枕标注方法，包括S1、采集轨枕图像数据，生成轨枕位置的初始坐标；S2、基于里程测量装置，获取设备实时位置信息；S3、构建动态曲线地段标注优化算法，计算每个标注点的缩短量并动态调整标注点间距；S4、基于强化学习算法优化喷涂路径，生成最优喷涂动作序列；S5、结合多传感器融合技术，实时调整喷涂喷口的位置与间距；S6、利用远程控制系统，在手持端显示设备运行状态；S7、基于设备内置的自学习优化模型，根据分类结果动态调整喷涂参数；S8、通过喷涂模块的实时压力监控，使喷涂宽度和长度符合预设要求，并对喷涂装置进行周期性校正。本发明具备标注精度高、效率高和环境适应性强的优点。