基于改进AlexNet网络的轨道缺陷识别方法

针对铁路维护采用人工巡查方式存在准确率不足、效率低下等问题,提出一种基于轻量化AlexNet网络的轨道缺陷识别方法。该方法主要包括融入注意力机制、裁剪全连接层、引入批量归一化取代原有的局部响应归一化等。实验对比验证结果表明,改进后的网络具有更好的识别效果,模型的准确率提高了2.8个百分点,推理速度和稳定性都得到相应提升。