基于机器视觉的铁路有砟道床表面脏污量化方法及装置

基于机器视觉的铁路有砟道床表面脏污量化方法及装置，包括：利用图像获取装置采集有砟铁路道床图像；将获取的图像传入语义分割模型U‑Net，对道砟图像中的脏污区域进行识别与分割，得到小范围的道砟脏污区域；将小范围的道砟脏污图像输入语义分割模型U‑Net和实例分割大模型Segment Anything Model(SAM)融合得到的新模型中对脏污区域进行细致地识别和分割；根据道砟脏污图像的分割结果，利用脏污的面积占比得到道床的表面脏污率。该方法可以实现道砟和脏污区域的精准识别和分割，为有砟道床脏污病害的智能检测和量化识别提供理论基础。