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龙图腾网获悉五邑大学申请的专利列车车辆底盘零件异常检测方法和装置、电子设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116542916B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310446573.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权列车车辆底盘零件异常检测方法和装置、电子设备及介质是由刘成沛;孙全俊设计研发完成，并于2023-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本列车车辆底盘零件异常检测方法和装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种列车车辆底盘零件异常检测方法和装置、电子设备及介质。该方法包括：通过相机拍摄获取列车车辆底盘不同视角的图像；采用深度学习算法构建U‑Net异常检测模型；通过U‑Net异常检测模型对图像进行分析，得到列车车辆底盘中目标零件的图像数据，其中，U‑Net异常检测模型包括有EfficientNets网络模型、Autoencoder模块和GAN模块；将图像数据转换成特征向量；将特征向量通过Autoencoder模块进行降维和重建，计算得到重建误差；在确定重建误差超过预设阈值的情况下，则判断目标零件发生列车车辆底盘零件异常事件。因此，能够有效检测不同种类的列车车辆底盘零件异常事件。

本发明授权列车车辆底盘零件异常检测方法和装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种列车车辆底盘零件异常检测方法，其特征在于，所述方法包括： 通过相机拍摄获取列车车辆底盘不同视角的图像； 采用深度学习算法构建U-Net异常检测模型； 通过所述U-Net异常检测模型对所述图像进行分析，得到所述列车车辆底盘中目标零件的图像数据，其中，所述U-Net异常检测模型包括有EfficientNets网络模型、Autoencoder模块和GAN模块； 将所述图像数据转换成特征向量； 将所述特征向量通过所述Autoencoder模块进行降维和重建，计算得到重建误差； 在确定所述重建误差超过预设阈值的情况下，则判断所述目标零件发生列车车辆底盘零件异常事件； 其中，所述U-Net异常检测模型的训练方法如下： 使用Autoencoder模块计算出每个正常样本的重建误差； 使用GAN模块从所述重建误差中生成比所述正常样本数量更多的异常样本； 将所述正常样本和生成的所述异常样本混合在一起，构成一个新的数据集，并使用二分类模型进行训练，得到训练好的所述U-Net异常检测模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人五邑大学，其通讯地址为：529000 广东省江门市蓬江区东成村22号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。