基于TSCD模型的轨道板裂缝检测方法

摘要

为解决轨道板裂缝检测问题,提出了一种基于分支级联卷积神经网络的轨道板裂缝检测模型DDTSCD。首先该模型通过注意力机制和搜索分支结构突出轨道板裂缝的位置信息,同时抑制干扰信息;然后采用检测分支结构完成裂缝的像素级检测;最后对检测结果中出现的图像细节退化问题,利用参数映射关系实现特征图的上采样。实验结果表明:所提出的方法能够准确地检测出轨道板表面图像中的裂缝,其像素准确率可达97.56%,F1-score可达86.28%,并且在跨数据集测试中表现出较强的泛化性。