基于改进YOLOv5的钢轨表面缺陷检测

针对钢轨表面缺陷检测效率较低及抗干扰能力较差的问题,提出一种基于改进YOLOv5的钢轨表面缺陷检测算法.首先,采用图像增强操作对采集到的钢轨表面图像进行预处理,减轻高光、异物等噪声对检测效果的影响.其次,将多头自注意力层嵌入YOLOv5骨干网络末端,并为缺陷特征引入全局依赖关系,提升模型对密集缺陷的检测效果.最后,构建跨层加权级联结构,将浅层信息融入到深层网络中,使网络对缺陷边界的回归更为精准.实验结果表明：本文的钢轨表面缺陷检测算法对裂纹、剥落、磨损3类表面缺陷检测的平均精度均值达到98.2%,每秒帧数（Frames Per Second, FPS）达到77帧/s,能够在不同的环境条件中实现对缺陷的精准检测,比其他某些同类算法拥有更高的鲁棒性、准确性和实时性.