一种基于yolov5深度学习的铁路轨道的识别方法及系统

本发明涉及一种基于yolov5深度学习的铁路轨道的识别方法及系统，所述方法包括：将实时采集的铁路轨道的图像数据信息输入训练好的yolov5深度学习检测模型，对铁路轨道的尖轨、基本轨和护轨进行识别和分类，得到铁路轨道的尖轨、基本轨和护轨的位置点的矩阵的数据信息；并采用面向全局搜索的自适应权重非线性曲线拟合算法对铁路轨道的尖轨、基本轨和护轨的轮廓线进行拟合，得到拟合后的铁路轨道的尖轨、基本轨和护轨的轮廓线集合的数据信息。本发明不仅能够结合yolov5深度学习检测模型，对铁路轨道的道岔进行精确的辨别和分类，而且整个过程无需人工参与，降低人工误差，提高列车的行驶稳定性和安全性。