一种基于多模型的列车车体图像缺陷检测方法

本发明公开了一种基于多模型的列车车体图像缺陷检测方法，将待检图与标准图输入到判别网络，判别网络输出存在缺陷的概率；若概率值处于预设区间，则获取双通道图像，将处理后的双通道图像输入到定位网络中，在定位网络中，主干网络对双通道图像进行多尺度特征提取，得到多尺度特征图；所述颈部网络首先对主干网络输出的多尺度特征图进行多尺度特征融合，得到特征图I，再对融合后的特征图进行特征细化，输出特征图II；检测头网络对特征图II进行分类，预测缺陷区域的位置以及存在缺陷的概率值。本方法针对于车体缺陷检测数据量大，环境多变的特点，设计了双模型结构，实现了车体缺陷快速判别与定位，提升了列车车体缺陷的准确率及效率。