【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能驾驶，尤其涉及一种列车轨道线成对检测方法。
技术介绍
1、智能驾驶技术不断发展，大大提高了便利性和安全性。其中，智能列车采用先进的传感器和计算机视觉算法，辅助或代替列车驾驶员感知和分析列车运行环境，有效降低人为因素造成事故的风险。轨道线检测作为智能驾驶的一部分，可以为列车安全运行提供有力保障。
2、相关技术中，采用深度学习的检测方法日趋成熟，基于分割的深度神经网络检测方法是在整个采集图像上进行逐像素的预测，导致检测效率较低，并且当面临轨道线被遮挡时，无法获得准确的检测结果。
技术实现思路
1、本说明书实施例提供一种列车轨道线成对检测方法，以解决现有技术中存在的检测效率低，并且当面临轨道线被遮挡时，无法获得准确的检测结果的问题。
2、为解决上述技术问题，本说明书实施例是这样实现的：
3、第一方面，本说明书实施例提供的一种列车轨道线成对检测方法，包括：
4、获取待检测的轨道线图像；
5、利用卷积神经网络对所述轨道线图像进...
【技术保护点】
1.一种列车轨道线成对检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征图包括高级特征图和低级特征图，所述利用多对成对锚分别提取所述特征图中的成对轨道特征，得到多对成对轨道特征向量，具体包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用多对成对锚分别提取所述特征图中的成对轨道特征，得到多对成对轨道特征向量之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将全部所述成对轨道特征向量输入轨道线检测模型之前，所
【技术特征摘要】
1.一种列车轨道线成对检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征图包括高级特征图和低级特征图，所述利用多对成对锚分别提取所述特征图中的成对轨道特征，得到多对成对轨道特征向量，具体包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用多对成对锚分别提取所述特征图...
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