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作者：向厚雪;张玉华;许贵阳;
单位：北京建筑大学机电与车辆工程学院;北京建筑大学城市轨道交通车辆服役性能保障北京市重点实验室;中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所;
摘要：针对钢轨超声波探伤数据噪声多、伤损特征信息难以提取等问题，提出一种基于改进YOLOv8的钢轨轨头内部伤损检测方法。首先，为捕捉丰富和细致的特征信息，构建新的主干网络，使用具有多连接结构的多源分支模块替换C2f模块中的卷积层，扩展损伤特征提取范围和层次；其次，为更好捕捉小目标的细节信息，优化了YOLOv8的颈部网络，增加P2小目标检测层，将浅层和深层的特征图进行拼接，凸显小目标微弱特征；最后，引入MPDIoU(Maximum Perpendicular Distance Intersection over Union)损失函数，提高模型的泛化能力。试验结果表明：改进后的模型精确率达到92.0%，召回率达到92.4%，平均精度值达到94.8%，有效提高了轨头伤损检测的性能。
关键词：高速铁路;;目标检测;;模型试验;;轨头伤损;;YOLOv8;;钢轨探伤
基金资助：北京市自然科学基金（L221027）;; 中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划（K2021G001）
