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龍圖騰網(wǎng)獲悉遼寧鼎漢奇輝電子系統(tǒng)工程有限公司申請(qǐng)的專利一種鏈抱識(shí)別方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)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：CN120071019B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26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：202510484004.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)一種鏈抱識(shí)別方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由許海峰;李詩(shī)東;于龍波;戴道偉;李昌延;邢建國(guó);王海林;李巖;王鑫鑫;蔡茜;田業(yè)天設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-04-17向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種鏈抱識(shí)別方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種鏈抱識(shí)別方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及鐵路抱閘檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：將待檢測(cè)圖像輸入訓(xùn)練好的基于第一改進(jìn)YOLOv8m網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)模型中進(jìn)行檢測(cè)，以確定待檢測(cè)圖像中是否存在鏈條；若存在鏈條，則將鏈條檢測(cè)框區(qū)域圖像輸入訓(xùn)練好的基于第二改進(jìn)YOLOv8m?Seg網(wǎng)絡(luò)的實(shí)例分割模型中進(jìn)行鏈條分割；對(duì)于實(shí)例分割模型輸出的鏈條掩碼圖像，采用拋物線擬合算法提取鏈條的中線，根據(jù)鏈條弧線深度與鏈條弦長(zhǎng)的比值來(lái)評(píng)估鏈條的彎曲程度；若彎曲程度大于預(yù)設(shè)彎曲閾值，則發(fā)出抱閘風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了對(duì)鏈條的高效檢測(cè)與定位和鏈條的精準(zhǔn)分割，實(shí)驗(yàn)表明本發(fā)明的鏈抱識(shí)別精度超過(guò)95%。

本發(fā)明授權(quán)一種鏈抱識(shí)別方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種鏈抱識(shí)別方法，其特征在于，包括： 將待檢測(cè)圖像輸入訓(xùn)練好的基于第一改進(jìn)YOLOv8m網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)模型中進(jìn)行檢測(cè)，以確定待檢測(cè)圖像中是否存在鏈條；其中，所述第一改進(jìn)YOLOv8m網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)之處包括：在YOLOv8m原始主干網(wǎng)絡(luò)中增加空間金字塔池化模塊和部分自注意力模塊；在頸部網(wǎng)絡(luò)后、頭部網(wǎng)絡(luò)前增加坐標(biāo)注意力機(jī)制； 若待檢測(cè)圖像中存在鏈條，則提取鏈條檢測(cè)框區(qū)域圖像，將所述鏈條檢測(cè)框區(qū)域圖像輸入訓(xùn)練好的基于第二改進(jìn)YOLOv8m-Seg網(wǎng)絡(luò)的實(shí)例分割模型中進(jìn)行鏈條分割，獲取鏈條掩碼圖像；其中，所述第二改進(jìn)YOLOv8m-Seg網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)之處包括：在YOLOv8m-Seg原始主干網(wǎng)絡(luò)中增加空間金字塔池化模塊和部分自注意力模塊；在主干網(wǎng)絡(luò)和頸部網(wǎng)絡(luò)之間增加多尺度序列融合模塊；在頸部網(wǎng)絡(luò)和頭部網(wǎng)絡(luò)之間增加特征融合模塊；將所述鏈條檢測(cè)框區(qū)域圖像輸入訓(xùn)練好的基于第二改進(jìn)YOLOv8m-Seg網(wǎng)絡(luò)的實(shí)例分割模型中進(jìn)行鏈條分割包括： 將鏈條檢測(cè)框區(qū)域圖像輸入主干網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取，包括：利用主干網(wǎng)絡(luò)中多個(gè)C2f特征提取模塊提取圖像局部特征并進(jìn)行特征融合；隨后，通過(guò)空間金字塔池化模塊聚合不同尺度的特征，包括：通過(guò)卷積層、批歸一化和SiLU激活函數(shù)對(duì)不同尺度的特進(jìn)行處理，得到通道數(shù)減半的特征圖；依次通過(guò)多個(gè)最大池化層，以逐步減小特征圖尺寸；將經(jīng)過(guò)不同尺度池化后的特征圖在通道維度上進(jìn)行拼接；隨后，通過(guò)部分自注意力模塊，將聚合后的特征圖均勻分割為兩部分，一部分特征圖進(jìn)入自注意力模塊中通過(guò)查詢向量、鍵向量和值向量之間的矩陣運(yùn)算進(jìn)行全局信息建模；另一部分特征圖通過(guò)跳躍連接與自注意力模塊的輸出進(jìn)行融合； 利用多尺度序列融合模塊對(duì)主干網(wǎng)絡(luò)提取的特征進(jìn)行融合，包括：從主干網(wǎng)絡(luò)中提取P2至P5級(jí)的特征圖，經(jīng)過(guò)尺寸調(diào)整后通過(guò)元素拼接的方式初步融合低級(jí)的局部細(xì)節(jié)信息和高級(jí)的全局語(yǔ)義信息，生成對(duì)目標(biāo)特征的綜合描述；隨后，通過(guò)1×1卷積進(jìn)行通道降維，并將特征映射到更高層次的特征空間；利用卷積核為3和5的RepVGG模塊，在不同感受野下提取目標(biāo)的邊緣細(xì)節(jié)與上下文信息； 利用頸部網(wǎng)絡(luò)對(duì)主干網(wǎng)絡(luò)提取的特征進(jìn)行融合、增強(qiáng)和處理； 利用特征融合模塊將所述多尺度序列融合模塊提取的融合特征與頸部網(wǎng)絡(luò)P3級(jí)的特征圖進(jìn)行融合，包括：將兩部分特征圖在通道維度進(jìn)行拼接；通過(guò)3×3卷積和Sigmoid激活函數(shù)生成特征權(quán)重集；根據(jù)特征權(quán)重集，分別對(duì)待融合特征進(jìn)行調(diào)整；通過(guò)元素加法對(duì)調(diào)整后的兩部分特征進(jìn)行融合； 利用頭部網(wǎng)絡(luò)將特征融合模塊融合后的特征圖轉(zhuǎn)換為最終的實(shí)例分割結(jié)果；其中，頭部網(wǎng)絡(luò)包含分割頭和預(yù)測(cè)頭，分割頭用于生成目標(biāo)的高分辨率原生掩碼，預(yù)測(cè)頭用于預(yù)測(cè)目標(biāo)屬性，所述目標(biāo)屬性包括目標(biāo)框位置、類別信息以及與分割相關(guān)的掩碼系數(shù)； 對(duì)于所述鏈條掩碼圖像，采用拋物線擬合算法提取鏈條的中線，并根據(jù)鏈條弧線深度與鏈條弦長(zhǎng)的比值來(lái)評(píng)估鏈條的彎曲程度，公式為： 其中，κ為鏈條中線的曲率，l表示鏈條中線的弦長(zhǎng)，h表示鏈條中線相較于弦長(zhǎng)的最大深度； 若彎曲程度大于預(yù)設(shè)彎曲閾值，則發(fā)出抱閘風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。

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