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龍圖騰網獲悉中數智科(杭州)科技有限公司申請的專利一種用于軌道車輛的螺栓松動檢測方法及系統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：CN120259290B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202510733261.2，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種用于軌道車輛的螺栓松動檢測方法及系統是由李鑫;胡佳寧;陳曉彬;楊軒;汪華靖;洪誠康設計研發完成，并于2025-06-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種用于軌道車輛的螺栓松動檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種用于軌道車輛的螺栓松動檢測方法及系統，包括獲取含螺栓和防松線的圖像，構建引入可編程梯度信息、通用高效層聚合網絡及Ghost模塊的目標檢測網絡，構建采用可逆柱狀網絡、通道注意力機制等的螺栓松動網絡，用數據集訓練得到相應模型，再對待分析圖像檢測，能夠提升特征提取能力與檢測速度精度，聚焦關鍵特征、抑制干擾，解決低分辨率檢測問題；無需模版對比，實現特征自動化學習，魯棒性與通用性強；可自動化檢測，提高效率、降低成本，避免漏檢，保障軌道交通安全。

本發明授權一種用于軌道車輛的螺栓松動檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種用于軌道車輛的螺栓松動檢測方法，其特征在于：包括如下步驟： 圖像獲取步驟，獲取視覺相機拍攝到包含螺栓和防松線的圖像作為待分析圖像； 目標檢測網絡構建步驟，在目標檢測網絡中引入可編程梯度信息和通用高效層聚合網絡，并通過Ghost模塊替換部分標準卷積層； 螺栓松動網絡構建步驟，在分類網絡的特征提取階段引入可逆柱狀網絡和通道注意力機制，在分類網絡的任務頭階段引入CBAM和ECA-Net，并將SPFF模塊中的標準卷積替換為液態卷積，再移除多類別分類分支，在分類網絡的分類層采用FocalLoss函數進行動態權重調整；所述CBAM包括基于目標檢測網絡中的C3K2模塊輸出的特征圖進行全局平均池化，生成通道描述符，再通過兩層MLP計算通道注意力權重，所述通道注意力權重反映每個通道的重要性得分，將通道注意力后的特征沿通道維度進行平均池化和最大池化，生成平均池化特征和最大池化特征，再通過7x7卷積融合為空間權重；所述螺栓松動網絡構建步驟中包括有第一優化策略，所述優化策略包括在ECA-Net中通過一維卷積對通道權重進行調整，替換部分C3K2塊中的通道注意力模塊； 模型構建步驟，將歷史包含螺栓松動和螺栓未松動的圖像以一定比例制作得到數據集，再將數據集輸入目標檢測網絡構建步驟搭建的網絡架構中訓練得到螺栓目標檢測模型，再將數據集輸入螺栓松動網絡構建步驟搭建的網絡架構中訓練得到螺栓松動檢測模型； 螺栓松動檢測步驟，將所述待分析圖像輸入螺栓目標檢測模型中輸出螺栓區域圖像，將所述螺栓區域圖像輸入螺栓松動檢測模型中輸出分類結果和松動的置信度。

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