基于视觉注意力和PLSA模型的钢轨表面缺陷检测

针对目前钢轨表面缺陷检测的速度,精度较低,分类较难的现状,提出一种基于视觉注意力和PLSA模型的钢轨表面缺陷检测方法;结合亮度和纹理特征的视觉注意力模型检测钢轨表面缺陷,提取原图像的缺陷区域,并采用PLSA模型对提取的缺陷进行分类。实验结果表明:所提出的方法提高了检测及分类的速度与精度,能满足钢轨表面缺陷检测的要求。