作品名稱：智軌衛士：基于深度學習的鋼軌表面缺陷智能檢測系統
學校名稱：山東科技大學
參賽隊伍：智軌檢測
隊伍編號：207557
參賽學生：霍義康 程明玉 張子毅
指導老師：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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產品名稱
開發背景
核心功能
- 圖像預處理：采用高斯濾波和改進的引導濾波算法，有效去除圖像噪聲，增強缺陷特征，提升圖像質量。
- 邊緣和直線檢測：結合Canny邊緣檢測和改進的LSD直線檢測算法，精確提取鋼軌邊緣，為缺陷檢測提供準確的區域定位。
- 深度學習缺陷檢測：基于改進的YOLOv5模型，利用通道注意力和空間注意力機制，提高對復雜背景下鋼軌缺陷的檢測能力。
- 實時檢測與反饋：系統能夠實時處理圖像并識別缺陷，快速響應潛在的安全隱患。
- 用戶友好的界面：提供直觀的圖形用戶界面，使操作簡便，結果一目了然。
- 數據管理與分析：系統能夠存儲、查詢和分析檢測數據，為維護決策提供數據支持。
技術創新點
- 輕量化網絡模型：通過結構優化，減少模型的參數量和計算量，適應邊緣計算設備。
- 多維度特征融合：結合注意力機制，提升模型對背景復雜缺陷的檢測能力。
- 環境適應性：系統能夠在多種環境條件下穩定工作，包括戶外光線變化和不同天氣條件。
應用價值
- 提高安全性：及時檢測鋼軌缺陷，減少事故風險，保障鐵路運輸安全。
- 降低維護成本：減少人工巡檢需求，降低人力成本和潛在的安全風險。
- 提高效率：自動化檢測提高檢測效率，快速響應缺陷問題。
