摘要
本发明公开了一种基于图像分割与分类融合的螺栓色标线检测方法,属于轨道检修领域。该方法通过采集轨道螺栓图像,结合图像预处理与掩码提取,准确分割出螺栓头部的色标线区域。在此基础上,通过深度语义特征提取与融合,将像素级掩码与全局上下文信息整合,送入分类网络判断螺栓色标线是否对齐。最终通过联合训练机制优化整个网络结构,以提升系统在复杂环境下的准确性和鲁棒性。该方法能够在弱光、反光、遮挡等复杂条件下准确提取螺栓色标线,对对齐偏差小于15°的细微偏移能够有效识别,可广泛应用于地铁线路、城轨车辆检修、自动巡检机器人等领域。
技术关键词
手持巡检终端
机器人巡检
上下文特征
图像分割
轨道巡检机器人
巡检设备
轨道检测车
语义特征提取
机械臂系统
编码器
判断螺栓
城轨车辆
解码器
图像缩放
像素
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