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龍圖騰網獲悉北京交通大學申請的專利軌道扣件異常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：CN117496349B 。

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：202311480411.0，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權軌道扣件異常檢測方法及系統是由秦勇;高陽;曹志威;連麗容;戈軒宇;白婕;于杭;李威;寇淋淋;柳青紅;張啟福;王玉強;秦杰設計研發完成，并于2023-11-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本軌道扣件異常檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種軌道扣件異常檢測方法及系統，屬于基于計算機的軌道扣件異常檢測技術領域，使用高精度三維線掃激光采集設備掃描軌道扣件，采集配準成對的扣件深度圖和灰度圖；使用基于像元級的維度互補式圖像融合方法，高效融合深度圖與對應的灰度圖，構建軌道扣件融合數據集；構建特征融合?解耦模塊，實現骨干網絡的多維度特征融合和任務解耦；采用檢測準確率指標引導的損失函數再權重方式，在訓練過程中不斷調整類別權重矩陣，從而實現軌道扣件異常檢測。本發明提供基于多源數據融合的軌道扣件異常狀態檢測方法，可有效利用多源數據信息，解決了僅依靠二維視覺易受到表面銹蝕和污漬干擾所造成誤判的問題，實現了軌道扣件異常狀態的準確檢測。

本發明授權軌道扣件異常檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種軌道扣件異常檢測方法，其特征在于，包括： 獲取軌道扣件圖像； 利用預先訓練好的異常檢測模型對獲取的所述軌道扣件圖像進行處理，得到軌道扣件異常檢測結果；其中，訓練異常檢測模型包括：使用基于像元級的維度互補式圖像融合方法，融合軌道扣件圖像的深度圖與對應的灰度圖，構建軌道扣件融合數據集；構建特征融合-解耦模塊，實現骨干網絡的多維度特征融合和任務解耦；采用檢測準確率指標引導的損失函數再權重方式，在訓練過程中不斷調整類別權重矩陣，從而實現軌道扣件異常檢測；其中，構建特征融合-解耦模塊，實現骨干網絡的多維度特征融合和任務解耦，包括：骨干網絡由卷積層、池化層和三種Block構成，Block1包括一個卷積歸一化激活函數層和多個C3模塊，Block2包括一個卷積歸一化激活函數層和一個上采樣層，Block3包括三個C3模塊和一個卷積歸一化激活函數層，三種模塊交替、重復構成骨干網絡；任務解耦由Block4完成，Block4包括多個卷積歸一化激活函數層和2d卷積層。

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北京交通大學，其通訊地址為：100044 北京市海淀區西直門外上園村3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”。