铁路系统是物资运输和人员运输的主要方式,而铁路工具是对铁路系统进行保养和维修的关键,对于铁路工具的管理是提升工作效率的重要环节之一,其中需要解决的首要任务就是如何精准地识别出所需要的工具。同时,深度学习技术的发展在计算机视觉领域获得了巨大成功,关于图像识别的研究也在如火如荼地进行中。本文正是在这样的背景下分别研究了基于深度卷积网络的铁路工具图像分类方法以及面向自然场景的铁路工具检测方法。本文的主要研究工作如下:（1）针对现有的铁路工具图像数据集缺乏的问题,本文依据GB tool standards标准,从谷歌图库中爬取了铁路工具图像,预处理后构建了Railway Tool-10铁路工具图像数据集,其中包含10类共7975张铁路工具图像。同时,针对自然场景下的铁路工具图像检测数据集缺乏的问题,本文结合Railway Tool-10数据集及COCO数据集,通过数据合成方法构建了Railway Tool-Detection铁路工具检测数据集,该数据集包含10类共10000张自然场景下的铁路工具图像;（2）目前的图像分类研究中较少有针对铁路工具图像进行分类的工作,本文从深度学习分类算法出发,针对目前Res Net分类模型中深层特征丢失空间几何信息以及特征提取过程中没有考虑到特征通道维度关系的不足,提出了SARNet（Skip Attention Res Net）。SARNet在Res Net中引入空间注意力子模块及通道注意力子模块,学习特征的通道权重及空间权重,进一步使用skip方法融合模型的深浅层特征,加强深层特征的空间几何信息,通过这种方式,提升了Res Net特征提取的表现。然后基于Railway Tool-10数据集进行对比实验,实验结果表明,SARNet相比于原Res Net,分类准确率提升了7.2%。最后基于Grad-CAM方法对SARNet模型进行可解释性分析,Grad-CAM能够以热力图的方式展示模型关注于图像的哪些区域,分析结果表明SARNet能准确定位到图像的关键视觉区域;（3）当前目标检测研究中尚未有面向自然场景的铁路工具检测方法,本文从深度学习目标检测算法出发,针对自然场景下的铁路工具目标较小、特征较难提取的问题,提出了多任务结构下的铁路工具检测模型（Multi-task Railway tools Inspection Network,MRIN）,该模型分为两个部分:1)多尺度细节特征提取器,该模块以Res Net101为骨干网络,使用添加了注意力机制的FPN结构进行图像特征的提取,解决了自然场景下铁路工具目标较小、特征较难提取的问题;2)多任务铁路工具预测模块,该模块主要基于Faster R-CNN的预测模块,对MDFE提取的特征进行目标区域的定位及识别。最后在Railway Tool-Detection数据集上进行实验验证,实验结果表明MRIN在Railway Tool-Detection数据集上m AP值达到了0.977。