本書聚焦高速鐵路軌道視覺巡檢業(yè)務(wù)需求和人工智能前沿技術(shù)，系統(tǒng)地介紹基于計算機視覺的鋼軌傷損檢測技術(shù)和系統(tǒng)。首先，以無碴軌道為例介紹軌道的基本結(jié)構(gòu)和常見的鋼軌表面?zhèn)麚p；然后，按照鋼軌表面?zhèn)麚p檢測技術(shù)的特征，將主流檢測技術(shù)劃分為前景模型、背景模型、矩陣分解模型和深度學(xué)習(xí)模型四個類別，并分別詳細(xì)闡述這四個類別的代表性模型與算法；最后，介紹基于虛擬仿真技術(shù)和生成式人工智能技術(shù)的軌道視覺巡檢虛擬仿真系統(tǒng)，并展望基于大數(shù)據(jù)、大模型的下一代軌道巡檢技術(shù)。

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