改进型CenterNet的高铁无砟轨道板表面裂缝检测算法

针对传统的高铁无砟轨道板表面裂缝检测方法存在检测精度低、速度慢的问题,提出一种改进型CenterNet的高铁无砟轨道板表面裂缝检测算法。该算法在编解码网络之间加入空洞空间金字塔池化模块(ASPP),以此扩大特征图的感受野,充分提取不同尺度的上下文信息;然后在特征提取网络中加入多光谱通道注意力模块(MCA),使网络可以更好学习每个通道的权重,捕获图像丰富的输入特征信息;最后使用α-IoU损失函数来提高边界框预测的准确度。实验结果表明,本算法平均检测精度(mAP)达到84.12%,相比传统算法平均检测精度提升了3.37%,对于轨道板表面裂缝具有较好的检测效果。