高铁板轨缺陷少样本识别模型

每类10样本即可训练

针对高铁板式轨道缺陷识别的小样本学习模型,在有限数据下实现轨道板裂缝、板缝和完好状态的智能分类。

蔡小培 · Tang, Xueyang · Shuo, Pan · Wang, Yi · 严海 · Yuheng, Ren · 陈宁 · 侯越

Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering 2023

参数信息

识别精度
73.9 %
参数量
2.8 million
测试时间(单张图像)
2.2 s

技术优势

样本需求少

每类仅需10个样本即可训练,适合铁路现场难以积累大量缺陷数据的情况。

识别速度快

单张图像测试时间仅2.2秒,可满足巡检的实时性要求。

轻量可部署

参数量仅280万,适合嵌入移动检测设备或边缘计算平台。

应用场景