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龍圖騰網恭喜北京建筑大學;北京智弘通達科技有限公司申請的專利一種鐵軌異常扣件多源信息融合的智能檢測方法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：CN119090839B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-09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：202411189240.0，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種鐵軌異常扣件多源信息融合的智能檢測方法是由白堂博;段嘉明;賈昊鵬;付浩辰設計研發完成，并于2024-08-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種鐵軌異常扣件多源信息融合的智能檢測方法在說明書摘要公布了：一種鐵軌異常扣件多源信息融合的智能檢測方法，包括設備準備；數據收集；對左右斜視角圖像數據矯正；目標物檢測框選；目標框選對齊；圖像處理；異物檢測；表面位置數據截取映射；數據整合；采用多源特征融合智能檢測方法提取特征；輕量化部署；實時預警機制。本發明利用軌道扣件多視角采集設備采集到的多視角數據，應用多特征融合的智能算法對異常扣件進行檢測，多源信息融合提高了異常扣件檢出的準確性，并建立了針對異常情況的實時預警機制，從而可以及時通知維修工人進行緊急處理，保障鐵路行車的安全性。

本發明授權一種鐵軌異常扣件多源信息融合的智能檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種鐵軌異常扣件多源信息融合的智能檢測方法，其特征為：步驟S1、設備準備：包括雙目相機、電磁探測設備和線激光掃描設備：步驟S11、雙目相機多視角采集：鐵路自動巡檢小車在每條鐵軌正上方架設一個采樣相機，相對于兩鐵軌平面45°左右各架設一個采樣相機，實現對鐵軌扣件的多視角覆蓋；步驟S12、電磁探測設備：將電磁探測設備安裝在鐵路自動巡檢小車的上方，確保在通過鐵軌時能夠與扣件進行有效交互，用于探測扣件的病害特征；步驟S13、線激光掃描設備：將線激光掃描設備安裝在鐵路自動巡檢小車的上方，確保能夠覆蓋扣件的整個表面；利用線激光掃描設備進行鐵軌扣件的高精度表面位置信息獲取；步驟S2、數據收集：多視角圖片數據、電磁數據、線激光位置距離數據：步驟S21、通過多視角雙目相機從三種不同角度捕獲鐵軌扣件的圖像數據，包括正視角圖像、左斜視角圖像和右斜視角圖像；步驟S22、通過電磁探測設備檢測鐵軌扣件的電磁特性，識別扣件的病害特征獲取電磁信號數據，并確保檢測范圍與正視角圖像照射的范圍一致；步驟S23、通過線激光掃描設備獲取鐵軌扣件的高精度表面位置數據，其獲取的表面位置范圍與正視角圖像照射的范圍一致；步驟S24、將收集到的數據通過網絡傳輸到中央處理器，進行數據處理；步驟S3、對左右斜視角圖像數據矯正：由于是相對于兩鐵軌平面45°拍攝的圖像，會存在一定程度的畸變，通過霍夫矯正變換將左右斜視角圖像的畸變消除，變為左視角圖像和右視角圖像；步驟S4、目標物檢測框選：對正視角圖像、左視角圖像和右視角圖像分別進行鐵軌扣件檢測，得到正視角鐵軌扣件目標框、左視角鐵軌扣件目標框和右視角鐵軌扣件目標框；步驟S5、目標物框選對齊：由于相機位置和角度是固定的，各角度相機拍攝同一物體時存在重疊的部分，兩個視角圖像中重疊部分的像素點是對齊的，結合不同視角的鐵軌扣件目標框，對目標框進行二次對齊；針對正視角圖像，將左視角鐵軌扣件目標框和右視角鐵軌扣件目標框通過像素對齊映射到正視角圖像中，得到正視角左映射鐵軌扣件目標框和正視角右映射鐵軌扣件目標框，再加上已有的正視角鐵軌扣件目標框，取三者框的平均值作為正視角鐵軌扣件對齊目標框；同理得到左視角鐵軌扣件對齊目標框和右視角鐵軌扣件對齊目標框；步驟S6、圖像處理：將正左右三個視角的圖像按照各視角鐵軌扣件對齊目標框裁剪，去除無關背景；為了方便進行特征提取，將裁剪后的圖像統一放縮為416*416像素大小，得到正視角目標圖像image1_norm，左視角目標圖像image1_left和右視角目標圖像image1_right；步驟S7、異物檢測：在正視角目標圖像，左視角目標圖像和右視角目標圖像中分別進行異物檢測，框選出異物，并將異物框以外的像素點置0，得到正視角異物圖像image2_norm，左視角異物圖像image2_left和右視角異物圖像image2_right，圖像大小同樣是416*416；步驟S8、電磁數據截取映射：電磁信號數據范圍與正視角圖像照射的范圍一致，根據正視角鐵軌扣件目標框相對于正視角圖片的位置比例，截取相應長度的電磁數據，得到鐵軌扣件的電磁信號，通過信號處理和深度學習網絡映射成圖片相同大小的數據；具體步驟如下：步驟S81、電磁信號數據截取：根據正視角鐵軌扣件目標框的位置，從電磁信號數據中截取與圖像對應的數據段；步驟S82、數據預處理：對截取的電磁信號進行預處理，包括濾波去除噪聲和基線校正；步驟S83、信號處理：對預處理后的電磁信號進行小波變換，以提取電磁特征E，維度為[E1,E2,E3];步驟S84、特征映射：使用深度學習網絡將電磁特征E映射到與圖像相同的尺寸，公式如下：Er=Flatten12E其中Er為E的第一維度第二維度展平后的特征，維度為[E1×E2,E3]，Flatten12代表展平操作;En=actW·Er其中En為經過映射后的電磁特征，維度為[416,416,E3]，act為激活函數，W為三維映射矩陣，維度為[416,416,E1×E2]，W用于將Er變換為三維矩陣，·代表矩陣乘法；步驟S9、表面位置數據截取映射：通過線激光掃描設備獲取鐵軌扣件的高精度表面位置數據，范圍與正視角圖像照射的范圍一致，根據正視角鐵軌扣件目標框相對于正視角圖片的位置比例，截取相應的鐵軌扣件表面位置數據，通過兩層前饋網絡映射成圖片相同大小的數據，具體步驟如下：步驟S91、表面位置數據截取：根據正視角鐵軌扣件目標框的位置和尺寸，從線激光掃描設備獲取的原始數據中截取相應的表面位置數據段；步驟S92、數據歸一化：對截取的表面位置數據進行歸一化處理，使其值域適合后續的網絡映射，得到處理好的表面位置數據R，維度為[R1,R2]；步驟S93、特征映射：使用深度學習網絡將表面位置數據R映射到與圖像相同的尺寸，公式如下：Rr=Flatten12R其中Rr為R的第一維度第二維度展平后的特征，維度為[R1×R2]，Flatten12代表展平操作;Rn=actM·Rr其中Rn為經過映射后的表面位置特征，維度為[416,416]，act為激活函數，M為三維映射矩陣，維度為[416,416,R1×R2]，M用于將Rr變換為三維矩陣，·代表矩陣乘法；步驟S10、數據整合：將步驟S6-S9的所有數據按照第三維度整合到一起，作為多源特征融合智能檢測方法的輸入X，X=[image1_norm,image1_left,image1_right,image2_norm,image2_left,image2_right,En,Rn]；其中X為多源特征融合智能檢測方法的輸入，維度為[416,416,C]，所有圖片為3通道圖片，C為所有特征的第三維度的和；步驟S11、采用多源特征融合智能檢測方法提取特征；步驟S12、輕量化部署：為了提高實時監測的效率，將模型進行int8量化，在保證一定初檢率的情況下，顯著減少模型的存儲空間和計算復雜度，實現對扣件狀態的實時監測和異常檢測；步驟S13、實時預警機制：根據模型檢測結果，建立針對異常情況的預警機制，設定相應的閾值p，當模型檢測鐵軌異常后，及時通知相關人員進行緊急處理。

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