【技术实现步骤摘要】
本申请属于航空监视巡检领域，具体涉及一种铁路桥梁裂缝分类识别方法及装置。
技术介绍
1、铁路桥梁巡检是运输系统监测中重要一环。当前的铁路桥梁异常检测方法主要包括：人工检测巡视、超声波探伤技术、电涡流技术和机器视觉等。对于桥梁的裂缝、露筋、掉块、蜂窝麻面等病害检测目前以人工检测巡视为主，这种方法存在一些弊端：(1)人工检测消耗时间长，大范围人工检查难度大，检测效率与质量低；(2)容易漏检，人工无法确定铁轨细微伤痕；(3)易受天气、环境等客观因素影响而使铁轨缺陷检测结果无法保证较高的准确性；(4)在列车运行速度逐步提高的情况下，巡检人员的人身安全也需要保障。因此研制智能化、平民化的铁轨检测设备已成为发展需要。
2、目前，铁路桥梁异常检测智能化方法通常使用机器视觉技术对铁路桥梁异常进行实时监测，例如：目标检测、实例分割等图像算法。然而，高分辨率的无人机图像尺度较大，其中异常瑕疵部分占比小，并受到图像噪声、混淆目标等干扰。因此，成功提取出高分辨率无人机图像中的微小尺度目标特征是重要挑战。
技术实现思路b>
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【技术保护点】
1.一种铁路桥梁裂缝分类识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的铁路桥梁裂缝分类识别方法，其特征在于，所述获取待预测的铁路桥梁图片，包括：
3.根据权利要求1所述的铁路桥梁裂缝分类识别方法，其特征在于，所述第一分辨率的铁路桥梁图片的尺寸为W×H×Cl，其中，W为待预测的铁路桥梁图片的水平方向像素个数，H为待预测的铁路桥梁图片的垂直方向像素个数，Ck为局部特征的通道数，Cl＝Ci/2，Ci为全局特征的通道数；
4.根据权利要求3所述的铁路桥梁裂缝分类识别方法，其特征在于，所述将第二分辨率的铁路桥梁图片输入到预训练的耦合关...
【技术特征摘要】
1.一种铁路桥梁裂缝分类识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的铁路桥梁裂缝分类识别方法，其特征在于，所述获取待预测的铁路桥梁图片，包括：
3.根据权利要求1所述的铁路桥梁裂缝分类识别方法，其特征在于，所述第一分辨率的铁路桥梁图片的尺寸为w×h×cl，其中，w为待预测的铁路桥梁图片的水平方向像素个数，h为待预测的铁路桥梁图片的垂直方向像素个数，ck为局部特征的通道数，cl＝ci/2，ci为全局特征的通道数；
4.根据权利要求3所述的铁路桥梁裂缝分类识别方法，其特征在于，所述将第二分辨率的铁路桥梁图片输入到预训练的耦合关系模型中，得到全局特征，包括：
5.根据权利要求1所述的铁路桥梁裂缝分类识别方法，其特征在于，所述预训练的耦合关系模型，计算式如下：
6....
【专利技术属性】
技术研发人员：孙惠昕，孟宪洪，谢晋东，曹先彬，张斌，
申请(专利权)人：国能朔黄铁路发展有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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