基于注意力机制的接触轨表面缺陷检测模型

作者：孙明

来源：设备管理与维修, 2022, (20): 41-42.

DOI：10.16621/j.cnki.issn1001-0599.2022.10D.18

• 接触轨
• 缺陷检测
• YOLOv5

为实现对接触轨表面缺陷的准确检测和精确定位，提出基于注意力机制的CB-CA YOLOv5接触轨表面缺陷检测模型。在模型中加入CBAM注意力机制，提高模型收敛速度与检测性能。在模型组加入CA注意力机制，能获取精确的接触轨表面缺陷特征坐标定位信息。利用上海地铁16号线接触轨表面缺陷图像数据集进行实验，最终模型精确率为0.958，召回率为0.999,AP0.5为0.968,AP0.5:0.95为0.874,FPS为167。

• 单位
  上海地铁维护保障有限公司供电分公司