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龍圖騰網(wǎng)獲悉中數(shù)智科(杭州)科技有限公司申請(qǐng)的專利一種鐵路軌道區(qū)域掉塊檢測(cè)方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120182254B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510644920.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)一種鐵路軌道區(qū)域掉塊檢測(cè)方法及系統(tǒng)是由汪康康;王森;李想;胥欣;汪華靖設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-20向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種鐵路軌道區(qū)域掉塊檢測(cè)方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種鐵路軌道區(qū)域掉塊檢測(cè)方法，包括軌道區(qū)域圖像獲取步驟，通過視覺相機(jī)采集行車的軌道區(qū)域圖像作為軌枕圖像；掉塊圖像檢測(cè)步驟，基于預(yù)設(shè)的圖像邊緣檢測(cè)算法模型提取軌枕圖像中的掉塊特征，圖像邊緣檢測(cè)算法模型配置為融合Canny邊緣檢測(cè)與多尺度梯度特征提取；掉塊驗(yàn)證步驟，當(dāng)檢測(cè)到掉塊特征時(shí)，啟動(dòng)掉塊驗(yàn)證裝置向掉塊特征所在區(qū)域噴射氣流以驅(qū)使掉塊移動(dòng)；圖像連續(xù)采集步驟，在掉塊驗(yàn)證裝置啟動(dòng)后，連續(xù)采集軌道區(qū)域圖像作為驗(yàn)證圖像；掉塊位置對(duì)比輸出步驟，對(duì)軌枕圖像和驗(yàn)證圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，以兩條軌道為基準(zhǔn)劃分坐標(biāo)系，對(duì)比掉塊特征在兩條軌道坐標(biāo)系中的相對(duì)位置偏移量，若偏移量超過預(yù)設(shè)閾值，則判定為真實(shí)掉塊并輸出標(biāo)記結(jié)果。

本發(fā)明授權(quán)一種鐵路軌道區(qū)域掉塊檢測(cè)方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種鐵路軌道區(qū)域掉塊檢測(cè)方法，其特征在于，包括如下步驟： 軌道區(qū)域圖像獲取步驟，通過視覺相機(jī)采集行車的軌道區(qū)域圖像作為軌枕圖像； 掉塊圖像檢測(cè)步驟，基于預(yù)設(shè)的圖像邊緣檢測(cè)算法模型提取所述軌枕圖像中的掉塊特征，圖像邊緣檢測(cè)算法模型配置為融合Canny邊緣檢測(cè)與多尺度梯度特征提取； 掉塊驗(yàn)證步驟，當(dāng)檢測(cè)到所述掉塊特征時(shí)，啟動(dòng)掉塊驗(yàn)證裝置，所述掉塊驗(yàn)證裝置包括可調(diào)向噴氣組，用于向掉塊特征所在區(qū)域噴射氣流以驅(qū)使掉塊移動(dòng)； 圖像連續(xù)采集步驟，在所述掉塊驗(yàn)證裝置啟動(dòng)后，連續(xù)采集軌道區(qū)域圖像作為驗(yàn)證圖像； 掉塊位置對(duì)比輸出步驟，對(duì)所述軌枕圖像和驗(yàn)證圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，以兩條軌道為基準(zhǔn)劃分坐標(biāo)系，對(duì)比掉塊特征在兩條軌道坐標(biāo)系中的相對(duì)位置偏移量，若偏移量超過預(yù)設(shè)閾值，則判定為真實(shí)掉塊并輸出標(biāo)記結(jié)果； 掉塊特征圖像驗(yàn)證步驟，具體為：對(duì)軌枕圖像和驗(yàn)證圖像中的掉塊特征分別進(jìn)行邊緣輪廓提取，計(jì)算兩者的輪廓相似度與面積變化率；若輪廓相似度低于預(yù)設(shè)值且面積變化率未超過閾值，則判定為靜態(tài)異物而非掉塊；若輪廓相似度符合要求且面積變化率與位置偏移量關(guān)聯(lián)，則判定為真實(shí)掉塊。

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