【技术实现步骤摘要】
本申请属于计算机及图像信息处理，具体而言，涉及一种重轨缺陷检测方法、程序产品、介质及电子设备。
技术介绍
1、重轨缺陷检测是保障铁路安全运行的关键任务，通过重轨缺陷检测可以及时发现重轨表面的裂纹、磨损等缺陷，以防止列车运行事故，提保障铁路运输效率。在现有技术中，对于重轨缺陷常采用机器学习模型辅助检测，但机器学习模型在训练的过程中需要大量的重轨缺陷图像的标注数据，而对于重轨缺陷图像获取则依赖于人工实地拍摄和人工标注，成本较高，并且获取的重轨缺陷的类型较少，难以覆盖种类众多的缺陷类型，而采用数量较少的小样本进行训练时，模型难以达到较好的检测准确率，基于此，如何提高小样本条件下重轨缺陷检测的准确性，是亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、本申请的实施例提供了一种重轨缺陷检测方法、装置、计算机程序产品或计算机程序、计算机可读存储介质、电子设备，进而至少在一定程度上可以提高在小样本条件下对重轨缺陷检测的准确性。
2、本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请
【技术保护点】
1.一种重轨缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述重轨缺陷检测模型通过如下步骤训练：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取第一预设数量的参考缺陷图像，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述参考缺陷图像，通过缺陷图像生成模型，生成第二预设数量的模拟缺陷图像，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述模拟缺陷图像，对预先构建的对比学习模型框架进行无监督训练，得到缺陷特征识别模型，包括：
6.根据权利要求2所...
【技术特征摘要】
1.一种重轨缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述重轨缺陷检测模型通过如下步骤训练：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取第一预设数量的参考缺陷图像，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述参考缺陷图像，通过缺陷图像生成模型，生成第二预设数量的模拟缺陷图像，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述模拟缺陷图像，对预先构建的对比学习模型框架进行无监督训练，得到缺陷特征识别模型，包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述参考缺陷图像和所述模拟缺陷图像，对所述重轨缺陷检测模型框架进行有监督训练，得到重轨缺陷检测模型，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述各个缺...
【专利技术属性】
技术研发人员：张雪荣，段文，周剑华，董茂松，叶佳林，周雪清，乘龙，曾永龙，戴鹏，张俊，余志钢，
申请(专利权)人：武汉钢铁有限公司，
类型：发明
国别省市：
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