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北京市西城区广安门
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大赛作品详情

作品名称:智轨卫士:基于深度学习的钢轨表面缺陷智能检测系统
学校名称:山东科技大学
参赛队伍:智轨检测
队伍编号:207557
参赛学生:霍义康 程明玉 张子毅  
指导老师:孟坤  
投票日期:2024年10月08日 00:00->2024年12月05日 15:00
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详细说明

“智轨卫士”是一款基于深度学习的钢轨表面缺陷智能检测系统,旨在通过先进的图像处理技术和人工智能算法,实现对钢轨表面缺陷的快速、准确识别,以提高铁路运输的安全性和维护效率。以下是对这款产品的详细介绍:

产品名称

智轨卫士:基于深度学习的钢轨表面缺陷智能检测系统

开发背景

随着铁路运输的快速发展,钢轨作为铁路基础设施的关键组成部分,其表面缺陷的检测变得尤为重要。传统的人工巡检方法效率低、主观性强,且难以适应铁路里程的快速增长。因此,开发一种自动化、智能化的钢轨缺陷检测系统成为迫切需求。

核心功能

  1. 图像预处理:采用高斯滤波和改进的引导滤波算法,有效去除图像噪声,增强缺陷特征,提升图像质量。
  2. 边缘和直线检测:结合Canny边缘检测和改进的LSD直线检测算法,精确提取钢轨边缘,为缺陷检测提供准确的区域定位。
  3. 深度学习缺陷检测:基于改进的YOLOv5模型,利用通道注意力和空间注意力机制,提高对复杂背景下钢轨缺陷的检测能力。
  4. 实时检测与反馈:系统能够实时处理图像并识别缺陷,快速响应潜在的安全隐患。
  5. 用户友好的界面:提供直观的图形用户界面,使操作简便,结果一目了然。
  6. 数据管理与分析:系统能够存储、查询和分析检测数据,为维护决策提供数据支持。

技术创新点

  • 轻量化网络模型:通过结构优化,减少模型的参数量和计算量,适应边缘计算设备。
  • 多维度特征融合:结合注意力机制,提升模型对背景复杂缺陷的检测能力。
  • 环境适应性:系统能够在多种环境条件下稳定工作,包括户外光线变化和不同天气条件。

应用价值

  • 提高安全性:及时检测钢轨缺陷,减少事故风险,保障铁路运输安全。
  • 降低维护成本:减少人工巡检需求,降低人力成本和潜在的安全风险。
  • 提高效率:自动化检测提高检测效率,快速响应缺陷问题。

总结

“智轨卫士”通过集成最新的图像处理技术和深度学习算法,为铁路钢轨的智能化检测提供了一种高效、准确的解决方案,有助于提升铁路维护的现代化水平,确保铁路运输的安全与高效。

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