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- [6] 金沛锋.钢轨探伤检测系统的设计与实现[D].湖南大学,2013
- [7] 索会迎.超声波无损检测技术应用研究[D].南京邮电大学,2012
- [8] 胡建恺,张谦琳编著.超声检测原理和方法[M].合肥:中国科学技术大学出版社,1993
YOLOv5超声波图像识别技术在高原高寒钢轨探伤中的应用
被引：5
作者：
马红斌
[1
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张建斌
[1
]
杨雄伟
[2
]
梁帆
[3
]
机构：
[1] 中国铁路青藏集团有限公司工务部
[2] 中国铁路青藏集团有限公司工电检测所
[3] 东莞先知大数据有限公司
来源：
关键词：
YOLOv5;
超声波图像识别;
钢轨探伤检测;
青藏铁路;
高原高寒环境;
轨头核伤;
轨面鱼鳞伤;
D O I：
10.19549/j.issn.1001-683x.2023.06.21.002
中图分类号：
U213.42 [];
学科分类号：
摘要：
高原高寒地区环境复杂、昼夜温差大，对铁路建设与运营产生不良影响，容易发生由于钢轨内部伤损引起的断裂事故。研究基于YOLOv5的超声波图像识别技术在青藏铁路钢轨探伤检测中的应用，特别是针对轨头核伤、轨面鱼鳞伤等常见伤损类型进行检测。通过智能钢轨探伤仪采集高寒地段钢轨数据，以YOLOv5方法对数据集进行整理、处理和模型训练，精准识别和定位轨头核伤、轨面鱼鳞伤等损伤。研究表明，基于YOLOv5的模型在识别和定位各类钢轨损伤方面具有很高的准确性和实时性，可以同时进行目标检测和类别分类，并能在保持较高准确度的同时实现快速检测。提供一种新的、更有效的钢轨探伤检测数据分析方法，有助于提高铁路安全和运营效率。
引用
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