一种利用神经网络模型对铁路上道工具进行识别的方法

本发明公开涉及一种利用神经网络模型对铁路上道工具进行识别的方法，通过获取铁路上道工具的工具图像；将工具图像输入至主干网络，提取工具图像的特征，得到图像特征信息；将图像特征信息输入CBAM模块，对图像特征信息进行图像特征增强，获得注意力增强特征图；将注意力增强特征图依次输入颈部网络和头部网络，获得工具图像中铁路上道工具的位置和类别；本发明通过将CBAM模块引入神经网络模型提升了网络对小目标的识别能力，识别流程简单，降低了漏检误检的风险。