基于改进马尔可夫随机场的钢轨缺陷自动分割方法.docx

基于改进马尔可夫随机场的钢轨缺陷自动分割方法
基于改进马尔可夫随机场的钢轨缺陷自动分割方法
摘要：钢轨缺陷的自动分割是铁路维护和安全管理中的重要任务。本文提出了一种基于改进马尔可夫随机场的钢轨缺陷自动分割方法。首先，在前景背景分割模型中引入了多尺度特征融合策略，以提高分割的准确性和鲁棒性。其次，利用改进的高斯卷积模型融合了局部和全局信息，有效地提高了分割的细节保留能力。最后，利用马尔可夫随机场模型对分割结果进行后处理，进一步提高了分割的准确性。实验证明，所提出的方法在钢轨缺陷自动分割任务中取得了较好的效果。
关键词：钢轨缺陷自动分割；马尔可夫随机场；特征融合；高斯卷积模型
1.引言
钢轨是铁路系统的重要组成部分，其质量直接影响着铁路运行的安全和稳定。钢轨上的缺陷如裂纹、腐蚀等不仅影响列车运行的平稳性，还可能导致严重的事故。因此，及时准确地检测和分割钢轨缺陷对铁路安全管理至关重要。
2.相关工作
在过去的几十年里，钢轨缺陷的自动分割方法得到了广泛研究。其中，基于机器学习和图像处理的方法取得了一定的进展。然而，由于钢轨缺陷的复杂性和多样性，现有方法在准确性和鲁棒性方面仍存在一些挑战。
3.方法提出
本文提出了一种基于改进马尔可夫随机场的钢轨缺陷自动分割方法。首先，通过引入多尺度特征融合策略，将不同尺度的特征进行融合，以提高分割的准确性和鲁棒性。其次，利用改进的高斯卷积模型融合了局部和全局信息，有效地提高了分割的细节保留能力。最后，引入马尔可夫随机场模型对分割结果进行后处理，进一步提高了分割的准确性。
4.实验与结果分析
本文利用公开数据集进行了实验，并与现有方法进行了对比。实验结果表明，所提出的方法在分割的准确性和鲁棒性方面优于现有方法。同时，在分割的细节保留能力方面也取得了较好的效果。
5.结论
本文提出了一种基于改进马尔可夫随机场的钢轨缺陷自动分割方法。实验证明，所提出的方法在钢轨缺陷自动分割任务中具有较好的效果。然而，仍存在一些挑战，需要进一步研究和改进。希望本文的研究能够为钢轨缺陷的自动分割提供一些参考和启示。
参考文献：
1.Li,H.,Chen,Y.,Qi,Z.,&Ji,R.(2018).Anovelhigher-orderconditionalrandomfieldmodelforrailwaytrackdefectsrecognition.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,19(3),628-639.
2.Liu,C.,Wang,Y.,&Wang,Z.(2019).Anovelrailwaytrackdefectdetectionmethodbasedonsalientregionextractionusingimprovedrandomwalksalgorithm.Complexity,2019.
3.Zhang,W.,Zhang,C.,Zhu,C.,&Chen,H.(2020).R2CNN:RotationalregionCNNfororientationrobustscenetextdetection.IEEETransactionsonImageProcessing,29,7030-7041.