基于计算机视觉的车载轨道巡检系统研制

资 源 简 介

基于计算机视觉的车载轨道巡检系统研制

详 情 说 明

基于计算机视觉的车载轨道巡检系统是一种利用先进视觉技术对铁路轨道进行自动化检测的解决方案。该系统通过安装在轨道车辆上的摄像头阵列实时采集轨道图像，结合图像处理算法和深度学习模型，实现对轨道缺陷、部件缺失等异常情况的智能识别。

系统的核心功能模块包括：高分辨率图像采集模块负责在车辆行驶过程中连续拍摄轨道区域；图像预处理模块对采集到的图像进行去噪、增强等处理；缺陷检测模块利用训练好的深度学习模型分析图像，识别出轨道的各类缺陷；最后是结果输出模块，将检测到的异常情况分类标注并生成报告。

这种系统的优势在于能够实现非接触式检测，相比传统人工巡检方式具有效率高、成本低、覆盖全面等特点。同时系统可以部署在常规轨道车辆上，无需额外改装特殊检测车辆，大大提升了巡检的灵活性和经济性。