基于多模型融合的轨道列车侧部部件智能检测方法及系统

本发明涉及轨道交通智能运维技术领域，具体公开了一种基于YOLOv8‑PatchCore融合的轨道列车侧部部件异常检测方法及系统。本发明改进了YOLOv8分割模型，通过增加双维度注意力机制和ECA模块，提升模型分割效果，对列车侧部零件图像进行高精度分割以去除背景对之后异常检测的影响；之后使用改进的PatchCore算法对分割后的图像进行训练，在训练阶段引入随机光照变化和阴影模拟，增强模型对复杂光照的适应能力；使用特征提取器提取多层特征，通过特征插值对齐尺寸后拼接，获得多尺度特征表征，从而提高异常检测检测效果，准确定位异常图像位置。提高了轨道交通运维的检测效率，解决了现有对轨道列车零件异常检测难的问题。