高速铁路作为国家重要基础设施、国民经济大动脉和大众化运输方式，对社会经济发展有着不可替代的支撑作用。轨道是高速铁路系统的重要基础设施之一，其智能运维是智能高速铁路发展的重要组成部分。本书聚焦高速铁路轨道视觉巡检业务需求和人工智能前沿技术，系统地介绍基于计算机视觉的钢轨伤损检测技术和系统。首先，以无碴轨道为例介绍轨道的基本结构和常见的钢轨表面伤损；然后，按照钢轨表面伤损检测技术的特征，将主流检测技术划分为前景模型、背景模型、矩阵分解模型和深度学习模型四个类别，并分别详细阐述这四个类别的代表性模型与算法；最后，介绍基于虚拟仿真技术和生成式人工智能技术的轨道视觉巡检虚拟仿真系统，并展望基于大数据、大模型的下一代轨道巡检技术。
本书可供轨道交通、人工智能等领域科研人员、工程技术人员参考，也可供高等院校交通运输、物联网工程和人工智能等相关专业的高年级本科生、研究生阅读。

第1章 绪论 1
1．1 高速铁路概述 1
1．1．1 高速铁路技术体系 1
1．1．2 高速铁路安全保障 4
1．1．3 智能高速铁路 8
1．2 人工智能概述 10
1．2．1 符号主义 10
1．2．2 联结主义 11
1．2．3 行为主义 11
1．2．4 深度学习 12
1．2．5 大模型 14
1．3 轨道巡检概述 14
参考文献 16
第2章 轨道检测技术 17
2．1 轨道结构简介 17
2．2 钢轨表面伤损类型 18
2．2．1 表面裂纹 18
2．2．2 剥离掉块 19
2．2．3 擦伤 19
2．2．4 波磨 20
2．2．5 车轮烧伤 21
2．3 钢轨表面伤损图像采集 21
2．3．1 图像采集系统 21
2．3．2 图像处理系统 22
2．4 轨道无损检测 24
2．4．1 超声波检测法 24
2．4．2 涡流检测法 25
2．4．3 漏磁检测法 25
2．4．4 机器视觉检测法 26
参考文献 27
第3章 基于前景模型的伤损检测方法 29
3．1 引言 29
3．2 预备知识 29
3．2．1 视觉对比度 29
3．2．2 钢轨表面成像模型 31
3．3 基于投影轮廓的伤损检测模型 32
3．3．1 基于局部归一化的对比度增强算法 32
3．3．2 基于投影轮廓的伤损检测算法 34
3．3．3 实验结果与分析 38
3．4 基于比例强化最大熵的伤损检测模型 42
3．4．1 类迈克尔逊对比度测量算法 42
3．4．2 比例强化最大熵阈值分割算法 43
3．4．3 实验结果分析 46
3．5 由粗到精的多尺度伤损检测模型 49
3．5．1 CTFM模型概述 49
3．5．2 BSM算法背景减除 52
3．5．3 REM算法区域提取 54
3．5．4 PSM算法像素差异 55
3．5．5 组合模型 56
3．5．6 实验结果与分析 57
3．6 本章小结 63
参考文献 63
第4章 基于背景模型的伤损检测方法 66
4．1 引言 66
4．2 问题定义 67
4．3 基于层次提取器的伤损检测模型 67
4．3．1 CFE模型概述 68
4．3．2 粗粒度特征提取 69
4．3．3 细粒度特征提取 70
4．3．4 实验结果与分析 72
4．4 基于背景统计特征的伤损检测模型 76
4．4．1 BODI模型概述 77
4．4．2 钢轨背景统计模型 77
4．4．3 实时性处理技术 79
4．4．4 实验结果与分析 80
4．5 本章小结 86
参考文献 86
第5章 基于矩阵分解的伤损检测算法 88
5．1 引言 88
5．2 预备知识 88
5．2．1 稀疏表示概述 88
5．2．2 低秩表示模型概述 91
5．3 基于稀疏表示的伤损检测方法 92
5．3．1 伤损图像的稀疏表示模型 92
5．3．2 基于稀疏性的伤损检测 93
5．3．3 实验结果与分析 94
5．4 基于矩阵重建的伤损检测 96
5．4．1 伤损图像的低秩表示 97
5．4．2 基于实体稀疏追踪的伤损检测 99
5．4．3 实验结果与分析 105
5．5 本章小结 109
参考文献 110
第6章 基于深度学习的伤损检测算法 114
6．1 引言 114
6．2 预备知识 114
6．2．1 卷积神经网络 115
6．2．2 伤损检测 121
6．2．3 迁移学习 123
6．2．4 图像生成 125
6．2．5 三维建模 127
6．3 基于数字孪生的模拟数据生成 127
6．3．1 模拟数据生成系统 127
6．3．2 病害钢轨数字孪生3D模型 128
6．3．3 3D模型表面伤损图像采集 131
6．3．4 实验结果与分析 133
6．4 基于域对齐的伤损检测算法 135
6．4．1 由实到虚的钢轨表面伤损检测算法概述 135
6．4．2 由实际伤损到虚拟伤损的域对齐 136
6．4．3 基于端到端的粗粒度伤损检测 139
6．4．4 实验结果与分析 139
6．5 基于域适应的伤损检测模型 145
6．5．1 SRDA模型概述 145
6．5．2 由虚拟伤损到实际伤损的域映射 146
6．5．3 基于语义一致性的伤损检测 148
6．5．4 实验结果与分析 149
6．6 本章小结 153
参考文献 153
第7章 轨道视觉巡检虚拟仿真系统 156
7．1 引言 156
7．2 预备知识 156
7．2．1 虚拟仿真技术 156
7．2．2 视觉传感器成像原理 157
7．2．3 多传感器协同工作原理 158
7．2．4 计算机视觉与模式识别技术 160
7．3 虚拟仿真系统设计 162
7．3．1 整体架构 162
7．3．2 实验方法 165
7．3．3 功能模块 167
7．3．4 仿真要素 172
7．4 虚拟仿真系统详解 175
7．4．1 传感器原理虚拟仿真实验 175
7．4．2 轨道视觉巡检虚拟仿真实验 181
7．4．3 轨道伤损识别创新实验 185
7．4．4 实验结果与评价 188
7．5 本章小结 195
参考文献 195
第8章 下一代轨道巡检技术 196
8．1 基于大数据的轨道巡检 196
8．2 基于大模型的轨道巡检 198
8．3 本章小结 202
参考文献 202