来源：期刊VIP网 时间：
作者：程雨;刘金朝;姜昕良;张长伦;张国粹;顾子晨;王乐;宋浩然;
单位：中国铁道科学研究院;中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所;北京建筑大学理学院;
摘要：针对钢轨光带边缘存在的锯齿状现象导致对灰度图像进行光带分割算法精度不高的问题，提出基于动态蛇形卷积的钢轨RGB图像光带分割方法。设计和实现基于彩色线阵相机与白激光光源的RGB图像采集模块，通过嵌入动态蛇形卷积加强锯齿状不规则特征的提取，改进DeepLabv3+分割网络，完成基于RGB图像光带与轨面的一体化分割，实现对光带的分类检测。结果表明：对非道岔区段RGB图像分割的平均交并比为93.50%，类别平均像素准确率为96.39%，像素准确率为98.85%；包含道岔区段RGB图像分割的平均交并比、类别平均像素准确率以及像素准确率分别为91.87%,96.04%和98.60%;RGB图像可较好地还原钢轨表面的真实状态，加入动态蛇形卷积改进的分割网络能够实现对钢轨光带区域的精确提取，比现有方法的平均交并比提升了2.25%。
关键词：钢轨;;光带分割;;检测;;RGB图像;;动态蛇形卷积
基金资助：中国铁道科学研究院集团有限公司院基金课题（2023YJ100）
