摘要
本发明公开了一种基于图像识别的轨道异物智能检测系统及方法,具体涉及图像识别技术领域;通过获取实时图像,并结合图像分割算法提取感兴趣区域,识别潜在异物;通过分析轨道异物的时空数据,验证检测结果的时空一致性以判断真实威胁;对真实威胁目标提取形状、纹理、颜色和尺寸等多维特征,输出分类置信度以评估模型分类稳定性;结合时空一致性和分类稳定性评估检测准确性,将检测结果分为不同的类别,并针对不完全准确性检测结果预测后续检测的异常程度,动态调整图像采集分辨率或帧率以提高检测清晰度,解决了现有技术中小型异物漏检和误报警频发的问题,大幅提升了轨道异物检测的准确性和可靠性,保障了高速列车运行的安全性。