基于Yolov8的铁轨轨道缺陷检测

张开发
• 2026/4/5 15:16:05 • 15 分钟阅读

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基于Yolov8的铁轨轨道缺陷检测
基于yolov8铁轨轨道缺陷检测 资料包含数据集?训练好的yolov8代码模型 Spalling --脱落 Wheel Burn --轮烧 Squat --压陷 Corrugation --磨耗 图片共2277张。 数据集已划分trainvaltest8:1:1 该数据包为yolo的txt格式。一、引言随着人工智能和深度学习技术的不断发展计算机视觉在轨道交通领域的应用越来越广泛。本文将介绍一种基于Yolov8的铁轨轨道缺陷检测方法该方法利用已提供的数据集进行模型训练并针对脱落Spalling、轮烧Wheel Burn、压陷Squat和磨耗Corrugation等轨道缺陷进行检测。二、数据集介绍基于yolov8铁轨轨道缺陷检测 资料包含数据集?训练好的yolov8代码模型 Spalling --脱落 Wheel Burn --轮烧 Squat --压陷 Corrugation --磨耗 图片共2277张。 数据集已划分trainvaltest8:1:1 该数据包为yolo的txt格式。本次研究使用的数据集包含共2277张图片已按照trainvaltest8:1:1的比例进行了划分。数据集为yolo的txt格式包含了轨道缺陷的标注信息。三、模型选择与训练模型选择Yolov8是一种先进的目标检测算法具有较高的检测精度和速度。因此我们选择Yolov8作为本次研究的模型。训练过程我们使用提供的训练集对Yolov8模型进行训练。在训练过程中我们采用了数据增强、学习率调整等技巧以提高模型的泛化能力和检测精度。四、缺陷类型及检测脱落Spalling脱落是指轨道表面材料因各种原因而剥落的现象。在Yolov8模型的检测下我们可以准确地定位脱落的位置和范围。轮烧Wheel Burn轮烧是指车轮与轨道摩擦产生的热斑可能导致轨道表面损伤。通过Yolov8模型的检测我们可以及时发现轮烧现象并采取相应措施。压陷Squat压陷是指列车车轮对轨道的压迫造成的局部凹陷。Yolov8模型可以准确地检测出压陷的位置和程度为维修人员提供准确的维修信息。磨耗Corrugation磨耗是指轨道表面因长期使用而产生的磨损。通过Yolov8模型的检测我们可以评估轨道的磨损程度为更换或维修轨道提供依据。五、结论本文介绍了一种基于Yolov8的铁轨轨道缺陷检测方法通过对已提供的数据集进行训练和测试我们可以准确地检测出脱落、轮烧、压陷和磨耗等轨道缺陷。该方法具有较高的检测精度和速度可以为轨道交通领域的维护和检修提供有力的支持。未来我们将进一步优化模型提高检测精度和效率为轨道交通的安全和舒适提供更好的保障。

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