基于双模态融合的钢轨表面缺陷分割研究

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摘要：因长期受反复荷载作用，高速铁路钢轨会产生表面缺陷，为了提升复杂场景下多类多尺度钢轨表面缺陷检测的精度与速度，设计了一种基于双模态融合的钢轨表面缺陷分割网络（DAFNet）。首先构建了一个包含可见光和红外通道的钢轨表面缺陷数据集，并采用改进的双分支网络架构，提高了分割速度；同时，设计了双模态自适应融合模块（BAFM），实现了特征的自适应融合，提高了复杂场景下钢轨表面缺陷的分割精度；此外，设计了空间细节提取模块（SDEM）和关键信息增强模块（KIEM），进一步提高了对缺陷边缘的感知度，解决了复杂场景下缺陷与背景对比度不高的问题。（剩余11880字）