一种基于深度学习的列车防松铁丝断裂检测方法、装置

本发明提供了一种基于深度学习的列车防松铁丝断裂检测方法、装置，可以解决防松铁丝检测过程中出现的检出率低和误报率高的问题，方法包括步骤：采集包含防松铁丝的图像，对图像中的防松铁丝进行定位；基于Swin Transformer网络模型构建防松铁丝语义分割模型，采用训练好的防松铁丝语义分割模型对图像进行处理，获得语义分割图像，所述语义分割图像包含分割好的螺栓区域和防松铁丝区域；提取所述语义分割图像中的防松铁丝区域并对进行二值化处理，然后对防松铁丝区域进行联通区域判断，确定找到的联通区域的数量；依据找到的联通区域的数量确定当前防松铁丝状态。