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龍圖騰網獲悉五邑大學申請的專利列車車輛底盤零件異常檢測方法和裝置、電子設備及介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116542916B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310446573.6，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權列車車輛底盤零件異常檢測方法和裝置、電子設備及介質是由劉成沛;孫全俊設計研發完成，并于2023-04-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本列車車輛底盤零件異常檢測方法和裝置、電子設備及介質在說明書摘要公布了：本發明實施例提供了一種列車車輛底盤零件異常檢測方法和裝置、電子設備及介質。該方法包括：通過相機拍攝獲取列車車輛底盤不同視角的圖像；采用深度學習算法構建U?Net異常檢測模型；通過U?Net異常檢測模型對圖像進行分析，得到列車車輛底盤中目標零件的圖像數據，其中，U?Net異常檢測模型包括有EfficientNets網絡模型、Autoencoder模塊和GAN模塊；將圖像數據轉換成特征向量；將特征向量通過Autoencoder模塊進行降維和重建，計算得到重建誤差；在確定重建誤差超過預設閾值的情況下，則判斷目標零件發生列車車輛底盤零件異常事件。因此，能夠有效檢測不同種類的列車車輛底盤零件異常事件。

本發明授權列車車輛底盤零件異常檢測方法和裝置、電子設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種列車車輛底盤零件異常檢測方法，其特征在于，所述方法包括： 通過相機拍攝獲取列車車輛底盤不同視角的圖像； 采用深度學習算法構建U-Net異常檢測模型； 通過所述U-Net異常檢測模型對所述圖像進行分析，得到所述列車車輛底盤中目標零件的圖像數據，其中，所述U-Net異常檢測模型包括有EfficientNets網絡模型、Autoencoder模塊和GAN模塊； 將所述圖像數據轉換成特征向量； 將所述特征向量通過所述Autoencoder模塊進行降維和重建，計算得到重建誤差； 在確定所述重建誤差超過預設閾值的情況下，則判斷所述目標零件發生列車車輛底盤零件異常事件； 其中，所述U-Net異常檢測模型的訓練方法如下： 使用Autoencoder模塊計算出每個正常樣本的重建誤差； 使用GAN模塊從所述重建誤差中生成比所述正常樣本數量更多的異常樣本； 將所述正常樣本和生成的所述異常樣本混合在一起，構成一個新的數據集，并使用二分類模型進行訓練，得到訓練好的所述U-Net異常檢測模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人五邑大學，其通訊地址為：529000 廣東省江門市蓬江區東成村22號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。