多尺度特征融合的铁轨异物入侵检测研究

摘要： 针对铁路轨道异物检测中不同尺度异物目标的检测易受复杂环境的影响，导致出现检测精度低及检测速度慢等问题，提出一种多尺度特征融合的铁轨异物检测(RMF-YOLO)算法。首先，设计并引入改进的卷积注意力模块(ICBAM),结合YOLOv7特征提取网络，以增强复杂场景下的特征提取能力。其次，在所有高效层聚合网络模块中采用GhostConv替代普通卷积层，以降低计算复杂度，提高特征输出效... （共15页）