基于分块重构GAN的铁路隧道漏缆卡扣缺陷检测

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由于铁路通讯漏缆卡扣结构模糊、背景差异小、类型多样且数据分布复杂,因此卡扣的缺陷检测仍具有挑战性。针对现有的CNN网络对缺陷数据分布敏感问题,引入非监督学习式的GAN网络,并提出基于分块重构GAN的卡扣缺陷检测算法。首先,采用经典的YOLOv5-M模型截取漏缆卡扣图像;然后,以现有的Skip-GANomaly网络为基础,采用分块去除的方式拆分卡扣图像,将卡扣特征离散化的同时也增加了样本的容量,缓解了Skip-GANomaly在缺陷卡扣重构中的过拟合问题;此外,提出采用余弦相似度计算卡扣重构前后图像的相似度分数,以此判定卡扣是否存在缺陷。在综合巡检车采集到的漏缆卡扣数据集进行实验,结果表明,本文提出的算法对多类型卡扣缺陷识别的AUC值达到了0.961,比Skip-GANomaly算法提高了3%。此外,可视化的结果表明,与其他两种经典的异常分数相比,采用基于余弦相似度方法能够更好地区分缺陷和正常卡扣。
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