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摘要： 本文提出基于YOLO深度学习算法的轨道缺陷检测系统，通过构建专用数据集训练模型并开发图形化界面，实现自动化检测。系统支持图片、视频、摄像头及批量检测，具备实时参数显示、语音报警及数据导出功能。实验对比了YOLOv5/v8/v11/v12模型性能，其中YOLO12n精度最高（mAP40.6%），YOLO11n速度最优（56.1ms）。训练结果显示系统综合mAP@0.5达81.8%，F1值0.80，验证了方法的有效性。该系统为铁路巡检提供了一套高效、智能的解决方案。 阅读全文