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龍圖騰網(wǎng)恭喜蘭州交通大學申請的專利基于改進UPerNet與連通域分析的軌面缺陷檢測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116977280B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13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：202310737035.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)基于改進UPerNet與連通域分析的軌面缺陷檢測方法是由閔永智;李亞興;李嘉峰;王果;汪子為;劉洋;井慶龍;劉峰;田文杰設(shè)計研發(fā)完成，并于2023-06-21向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于改進UPerNet與連通域分析的軌面缺陷檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及鋼軌表面缺陷檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于改進UPerNet與連通域分析的軌面缺陷檢測方法，采用具有Transformer架構(gòu)的Swin?T網(wǎng)絡(luò)進行缺陷特征提取，充分利用了圖片中的全局信息且避免了歸納性偏好問題，Swin?T中的規(guī)則窗口自注意力降低了模型的參數(shù)量。其次，使用跨卡同步批量歸一化方式進行了梯度優(yōu)化，并使用Lovász?hinge作為損失函數(shù)，融入了對像素間的依賴關(guān)系的利用。面對復雜的鋼軌場景，本發(fā)明的改進方法可以實現(xiàn)缺陷的魯棒分割，解決缺陷邊緣的預測精度較低的問題。最后，在軌面缺陷語義分割圖的的基礎(chǔ)上通過連通域分析區(qū)別出其中的不同缺陷區(qū)域，并計算出缺陷的實際長度和實際面積，有助于鐵路工務(wù)人員直觀地了解到缺陷參數(shù)，進而做出相應的維修。

本發(fā)明授權(quán)基于改進UPerNet與連通域分析的軌面缺陷檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于改進UPerNet與連通域分析的軌面缺陷檢測方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟一、特征提取網(wǎng)絡(luò)；使用Swin-T為骨干網(wǎng)絡(luò)，提取更豐富的全局信息和更具辨別力的特征，通過將注意力的計算限制在非重疊的局部窗口中使計算復雜度與圖像尺寸成線性，進而減少計算量；步驟二、跨卡同步批量歸一化訓練；跨卡同步批量歸一化SyncBN在前向傳播時求得全局的均值μ和方差σ2，在后向傳播時計算全局梯度；步驟三、損失函數(shù)；Jaccard指數(shù)即IoU，使用其評估預測結(jié)果時考慮了背景和目標像素間的不平衡，相應的損失函數(shù)如式1所示， 其中為模型的預測向量，y*為標簽向量，c表示類別；步驟四、缺陷參數(shù)計算；對軌面缺陷進行語義分割的基礎(chǔ)上計算其實際長度、寬度和面積，有助于鐵路工務(wù)人員直觀了解到缺陷的具體大小，進而做出相應的焊補；步驟五、對步驟四中得到軌面缺陷語義分割圖進行連通域分析，主要利用OpenCV-Python中的連通域處理函數(shù)cv2.connectedComponentsWithStats進行連通域標記，該函數(shù)可以求得連通域的數(shù)量、每個連通域的面積及其外接矩形的長寬。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人蘭州交通大學，其通訊地址為：730070 甘肅省蘭州市安寧區(qū)安寧西路118號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。