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龍圖騰網(wǎng)恭喜太科技術(shù)有限公司申請(qǐng)的專利一種用于軌道交通的構(gòu)件尺寸檢測(cè)設(shè)備及其檢測(cè)方法獲國家發(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(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119289863B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25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：202411774870.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01B11/00；該發(fā)明授權(quán)一種用于軌道交通的構(gòu)件尺寸檢測(cè)設(shè)備及其檢測(cè)方法是由張智鷹;陳勇彬;譚曉晶;陳建設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-05向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種用于軌道交通的構(gòu)件尺寸檢測(cè)設(shè)備及其檢測(cè)方法在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)公開一種用于軌道交通的構(gòu)件尺寸檢測(cè)設(shè)備及其檢測(cè)方法，包括：采集多源傳感器數(shù)據(jù),所述多源傳感器數(shù)據(jù)包括激光測(cè)距數(shù)據(jù)流、圖像數(shù)據(jù)流和超聲波數(shù)據(jù)流;基于所述標(biāo)準(zhǔn)化的多源傳感器數(shù)據(jù),通過多級(jí)脈沖神經(jīng)形態(tài)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分割計(jì)算,得到所述軌道交通構(gòu)件的分割結(jié)果,其中所述分割結(jié)果包括輪廓特征和區(qū)域特征;基于所述分割結(jié)果,采用梯度下降優(yōu)化器進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化,得到優(yōu)化后的尺寸參數(shù)集合,其中所述多目標(biāo)優(yōu)化包括測(cè)量精度最大化、計(jì)算時(shí)間最小化和資源消耗最小化;基于所述優(yōu)化后的尺寸參數(shù)集合,通過分布式誤差計(jì)算單元進(jìn)行時(shí)間差分學(xué)習(xí),得到所述軌道交通構(gòu)件的最終尺寸測(cè)量結(jié)果。

本發(fā)明授權(quán)一種用于軌道交通的構(gòu)件尺寸檢測(cè)設(shè)備及其檢測(cè)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種用于軌道交通的構(gòu)件尺寸檢測(cè)方法,其特征在于,包括以下步驟:采集多源傳感器數(shù)據(jù),所述多源傳感器數(shù)據(jù)包括激光測(cè)距數(shù)據(jù)流、圖像數(shù)據(jù)流和超聲波數(shù)據(jù)流;對(duì)所述激光測(cè)距數(shù)據(jù)流進(jìn)行噪聲濾除和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理,對(duì)所述圖像數(shù)據(jù)流進(jìn)行畸變校正和光照補(bǔ)償處理,對(duì)所述超聲波數(shù)據(jù)流進(jìn)行信號(hào)增強(qiáng)和去噪處理,得到標(biāo)準(zhǔn)化的多源傳感器數(shù)據(jù);基于所述標(biāo)準(zhǔn)化的多源傳感器數(shù)據(jù),通過多級(jí)脈沖神經(jīng)形態(tài)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分割計(jì)算,得到所述軌道交通構(gòu)件的分割結(jié)果,其中所述分割結(jié)果包括輪廓特征和區(qū)域特征;基于所述分割結(jié)果,采用梯度下降優(yōu)化器進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化,得到優(yōu)化后的尺寸參數(shù)集合,其中所述多目標(biāo)優(yōu)化包括測(cè)量精度最大化、計(jì)算時(shí)間最小化和資源消耗最小化;基于所述優(yōu)化后的尺寸參數(shù)集合,通過分布式誤差計(jì)算單元進(jìn)行時(shí)間差分學(xué)習(xí),得到所述軌道交通構(gòu)件的最終尺寸測(cè)量結(jié)果；其中，所述通過多級(jí)脈沖神經(jīng)形態(tài)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分割計(jì)算的步驟包括:將所述標(biāo)準(zhǔn)化的多源傳感器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為時(shí)域脈沖序列,包括:將所述激光測(cè)距數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)換為距離編碼脈沖序列,將所述圖像數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)換為灰度編碼脈沖序列,將所述超聲波數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)換為強(qiáng)度編碼脈沖序列;利用所述時(shí)域脈沖序列通過所述多級(jí)脈沖神經(jīng)形態(tài)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取;基于所述特征提取的結(jié)果,實(shí)現(xiàn)所述軌道交通構(gòu)件的輪廓和區(qū)域分割。

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