轨道故障检测方法、装置、控制器、车辆和介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及轨道检测技术领域，具体涉及一种轨道故障检测方法、装置、控制器、车辆和介质。所述方法包括：对待检测轨道图像进行预处理，得到目标图像；对目标图像进行边缘提取，得到轨道边缘图像；通过预设YOLOv5模型对轨道边缘图像进行故障检测，得到与待检测轨道图像对应的故障检测结果；预设YOLOv5模型的骨干网络中包括自注意力模块。本发明专利技术可以加强对于边缘特征的提取效果，以提高监测的准确性和鲁棒性，且检测得到的故障检测结果更为全面和准确，提高了轨道交通的安全性和可靠性，也提升了轨道故障检测的智能化程度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及轨道检测，具体涉及一种轨道故障检测方法、装置、控制器、车辆和介质。

技术介绍

1、目前，轨道故障检测方法主要通过现场工作人员的测试和微机监测进行，比如，现场工作人员用工具敲打、裸眼目测，或借助于激光、超声波、红外线和涡流等传感器进行轨道故障检测，专利技术人发现，上述方法必须依赖于现场工作人员的人工测试或微机监测，现场工作人员的主观影响对于监测结果的影响较大，且借助于传感器进行轨道故障检测的方案对于传感器本身的可靠性和精度要求也较高，因此，上述方案存在对于故障监测不全面、不精准和不智能等问题。

技术实现思路

1、本专利技术实施例针对现有技术中的轨道故障检测方案不全面、不精准和不智能等问题，提供一种轨道故障检测方法、装置、控制器、车辆和介质。

2、本专利技术提供一种轨道故障检测方法，包括：

3、对待检测轨道图像进行预处理，得到目标图像；

4、对所述目标图像进行边缘提取，得到轨道边缘图像；

5、通过预设模型对所述轨道边缘图像进行故障检测，得到与所述待检测本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种轨道故障检测方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的轨道故障检测方法，其特征在于，所述对待检测轨道图像进行预处理，得到目标图像，包括：

3.如权利要求1所述的轨道故障检测方法，其特征在于，所述对所述目标图像进行边缘提取，得到轨道边缘图像，包括：

4.如权利要求3所述的轨道故障检测方法，其特征在于，所述通过Sobel算子的8方向模板获取所述目标图像中的每一个像素点的梯度强度和方向信息之前，包括：

5.如权利要求1所述的轨道故障检测方法，其特征在于，所述通过预设模型对所述轨道边缘图像进行故障检测，得到与所述待检测轨道图像对应的故...

【技术特征摘要】

1.一种轨道故障检测方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的轨道故障检测方法，其特征在于，所述对待检测轨道图像进行预处理，得到目标图像，包括：

3.如权利要求1所述的轨道故障检测方法，其特征在于，所述对所述目标图像进行边缘提取，得到轨道边缘图像，包括：

4.如权利要求3所述的轨道故障检测方法，其特征在于，所述通过sobel算子的8方向模板获取所述目标图像中的每一个像素点的梯度强度和方向信息之前，包括：

5.如权利要求1所述的轨道故障检测方法，其特征在于，所述通过预设模型对所述轨道边缘图像进行故障检测，得到与所述待检测轨道图像对应的故障检测结果，包括：

6.如权利要求1所述的轨道故障检测方法，其特征在于，所述通过预设模型对所述轨道边缘图像进行故障检测之前，...

【专利技术属性】
技术研发人员：马少怡，陈国芳，
申请(专利权)人：比亚迪股份有限公司，
类型：发明
国别省市：