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龍圖騰網恭喜遼寧鼎漢奇輝電子系統工程有限公司申請的專利一種基于圖像的列車在站運行狀態監測識別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：CN119693884B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-03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：202510221176.8，技術領域涉及：G06V20/52；該發明授權一種基于圖像的列車在站運行狀態監測識別方法及系統是由李巖;李詩東;田吉遠;戴道偉;于慶;鐘樹青;馮云森;鄒德智;王海林;于龍波;劉松強;許海峰設計研發完成，并于2025-02-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于圖像的列車在站運行狀態監測識別方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于圖像的列車在站運行狀態監測識別方法及系統，涉及列車狀態識別技術領域，包括采集圖像數據進行二維小波分解，應用軟閾值進行去噪處理并重新生成去噪后的對齊圖像數據；構建對齊圖像數據的高斯金字塔，通過直方圖均衡化進行均衡化映射，基于每層高斯金字塔合并為完整的圖像數據。本發明所述方法通過CLAHE自適應對比度調整在不同光照條件下顯著提升了圖像的局部細節，使得原本對比度較低的區域變得更清晰，通過多尺度特征提取，高斯金字塔分解生成了不同分辨率的圖像層級，確保圖像在不同尺度下的結構信息被保留，通過SGM和RANSAC的結合，使得點云在復雜場景中依然具有較強的抗噪能力，能夠適應光照變化、反射干擾等環境條件。

本發明授權一種基于圖像的列車在站運行狀態監測識別方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于圖像的列車在站運行狀態監測識別方法，其特征在于：包括，采集圖像數據進行二維小波分解，應用軟閾值進行去噪處理并重新生成去噪后的對齊圖像數據；構建對齊圖像數據的高斯金字塔，通過直方圖均衡化進行均衡化映射，基于每層高斯金字塔合并為完整的圖像數據；基于完整圖像數據，使用SGM算法生成視差圖，使用隨機采樣一致性算法去除誤差較大的匹配點，并計算每個像素的空間坐標，形成點云數據，構建深度學習模型識別關鍵點云數據；基于高斯金字塔分解的圖像數據確定梯度特征和紋理特征計算綜合特征值，將關鍵點云數據對應的綜合特征值進行異常判斷，基于異常判斷進行預警并生成異常點報告；所述構建深度學習模型識別關鍵點云數據，包括，構建PointNet++深度學習模型，包括輸入層、局部特征提取層、特征傳播層、層次化特征聚合層和輸出層；其中輸入層輸入點云數據，局部特征提取層使用基于距離的分組機制選擇局部區域內的點，層次化特征聚合層將提取的局部特征逐層聚合，特征傳播層使用特征傳播機制將高層的特征信息傳遞回低層的點云數據，輸出層輸出基于分割標簽的預測結果；使用經過標簽標定的點云樣本作為訓練數據，選擇交叉熵損失函數計算模型預測的類別概率與實際標簽之間的差異，使用Adam優化器進行優化，在連續迭代過程中計算的損失不再明顯下降則停止迭代輸出模型；將新計算的點云數據輸入模型，并輸出被識別為不同列車關鍵部件以及背景的標簽概率，選擇最大的概率明確點云數據的標簽，并選擇列車關鍵部件的點云數據作為關鍵點云數據；所述基于高斯金字塔分解的圖像數據確定梯度特征和紋理特征計算綜合特征值，將關鍵點云數據對應的綜合特征值進行異常判斷，包括，基于高斯金字塔分解的圖像數據確定梯度特征和紋理特征，表示為： 其中Gkx,y表示高斯金字塔第k層像素點x,y的梯度特征，Ikx,y表示高斯金字塔第k層像素點x,y的圖像，表示水平梯度，表示垂直梯度，Tkx,y表示高斯金字塔第k層像素點x,y的紋理特征，pki,j表示高斯金字塔第k層像素點x,y為中心的鄰域窗口中灰度值i和j出現的頻率，i-j2表示灰度值差的平方，用于衡量灰度值的對比程度；對每層梯度特征和紋理特征進行非線性結合，表示為：Fkx,y＝ln1+Gkx,y·Tkx,y；其中Fkx,y表示第k層圖像的綜合特征值，將所有層的綜合特征值通過加權融合，生成全分辨率綜合特征值；基于關鍵點云數據的坐標重新計算其在平面的像素坐標，根據全分辨率綜合特征值提取平面像素坐標的特征值；統計關鍵點云數據特征值的歷史分布，根據特征值均值與二倍標準差的差值和特征值均值與二倍標準差的和設置異常閾值范圍；若提取平面像素坐標的特征值大于等于異常閾值范圍的最大值則記錄為異常點坐標，若提取平面像素坐標的特征值小于異常閾值范圍的最小值，則記錄為異常點坐標。

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