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龍圖騰網(wǎng)獲悉中數(shù)智科(杭州)科技有限公司申請的專利一種軌道道岔異物檢測及類型分析方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120411656B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29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?zhí)?專利號為：202510905288.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)一種軌道道岔異物檢測及類型分析方法及系統(tǒng)是由李鑫;葛金明;陳恬雨;任立宇;洪誠康;汪華靖;涂文豪設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-07-02向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種軌道道岔異物檢測及類型分析方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種軌道道岔異物檢測及類型分析方法及系統(tǒng)，在列車前端設(shè)置有第一攝像機組，通過預設(shè)的目標檢測模型識別道岔位置，并通過預設(shè)的異物檢測模型標定道岔內(nèi)的異物；通過第二攝像機組拍攝標定到道岔內(nèi)異物的圖像作為待分析圖像；通過預設(shè)的車輪碾壓軌跡檢測模型在待分析圖像中提取異物上車輪碾壓的第二邊界區(qū)域，并對待分析圖像中的異物進行粗分類，得到粗分類結(jié)果，根據(jù)異物圖中粗分類結(jié)果選擇邊界檢測策略識別第一邊界區(qū)域；通過深度學習網(wǎng)絡(luò)在第一邊界區(qū)域和第二邊界區(qū)域中分別提取對應的紋理特征，并將提取的紋理特征進行一一映射得到映射關(guān)系組，再通過映射關(guān)系組分析得到特征變化率，通過多特征分析策略分析得到具體異物類型。

本發(fā)明授權(quán)一種軌道道岔異物檢測及類型分析方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種軌道道岔異物檢測及類型分析方法，其特征在于，包括： 道岔異物識別步驟，在列車前端設(shè)置有第一攝像機組，利用第一攝像機組拍攝軌道視頻，并進行抽幀檢測，再通過預設(shè)的目標檢測模型識別道岔位置，并通過預設(shè)的異物檢測模型標定道岔內(nèi)的異物，截取視頻中對應的圖像作為異物圖； 圖像采集步驟，通過列車車輪后方設(shè)置的第二攝像機組拍攝標定到道岔內(nèi)異物的圖像作為待分析圖像； 圖像處理步驟，通過預設(shè)的車輪碾壓軌跡檢測模型在待分析圖像中提取異物上車輪碾壓的第二邊界區(qū)域，并對待分析圖像中的異物進行粗分類，得到粗分類結(jié)果，所述粗分類結(jié)果包括硬物以及柔性異物，根據(jù)粗分類結(jié)果在異物圖中選擇邊界檢測策略識別邊界區(qū)域作為第一邊界區(qū)域； 細節(jié)特征提取步驟，通過深度學習網(wǎng)絡(luò)在第一邊界區(qū)域和第二邊界區(qū)域中分別提取對應的紋理特征，并將提取的紋理特征進行一一映射得到映射關(guān)系組，再通過映射關(guān)系組分析得到特征變化率，所述特征變化率包括紋理對比率、顏色對比率和形狀對比率，再根據(jù)所述紋理對比率、顏色對比率和形狀對比率通過多特征分析策略分析得到具體異物類型；所述多特征分析策略包括將特征變化率結(jié)合粗分類的概率權(quán)重，采用加權(quán)投票機制輸出異物類型，所述特征變化率與粗分類結(jié)果存在沖突時，根據(jù)不同特征的可信度動態(tài)調(diào)整權(quán)重。

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