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龙图腾网获悉中数智科(杭州)科技有限公司申请的专利一种用于轨道车辆的螺栓松动检测方法及系统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：CN120259290B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510733261.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种用于轨道车辆的螺栓松动检测方法及系统是由李鑫;胡佳宁;陈晓彬;杨轩;汪华靖;洪诚康设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于轨道车辆的螺栓松动检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种用于轨道车辆的螺栓松动检测方法及系统，包括获取含螺栓和防松线的图像，构建引入可编程梯度信息、通用高效层聚合网络及Ghost模块的目标检测网络，构建采用可逆柱状网络、通道注意力机制等的螺栓松动网络，用数据集训练得到相应模型，再对待分析图像检测，能够提升特征提取能力与检测速度精度，聚焦关键特征、抑制干扰，解决低分辨率检测问题；无需模版对比，实现特征自动化学习，鲁棒性与通用性强；可自动化检测，提高效率、降低成本，避免漏检，保障轨道交通安全。

本发明授权一种用于轨道车辆的螺栓松动检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于轨道车辆的螺栓松动检测方法，其特征在于：包括如下步骤： 图像获取步骤，获取视觉相机拍摄到包含螺栓和防松线的图像作为待分析图像； 目标检测网络构建步骤，在目标检测网络中引入可编程梯度信息和通用高效层聚合网络，并通过Ghost模块替换部分标准卷积层； 螺栓松动网络构建步骤，在分类网络的特征提取阶段引入可逆柱状网络和通道注意力机制，在分类网络的任务头阶段引入CBAM和ECA-Net，并将SPFF模块中的标准卷积替换为液态卷积，再移除多类别分类分支，在分类网络的分类层采用FocalLoss函数进行动态权重调整；所述CBAM包括基于目标检测网络中的C3K2模块输出的特征图进行全局平均池化，生成通道描述符，再通过两层MLP计算通道注意力权重，所述通道注意力权重反映每个通道的重要性得分，将通道注意力后的特征沿通道维度进行平均池化和最大池化，生成平均池化特征和最大池化特征，再通过7x7卷积融合为空间权重；所述螺栓松动网络构建步骤中包括有第一优化策略，所述优化策略包括在ECA-Net中通过一维卷积对通道权重进行调整，替换部分C3K2块中的通道注意力模块； 模型构建步骤，将历史包含螺栓松动和螺栓未松动的图像以一定比例制作得到数据集，再将数据集输入目标检测网络构建步骤搭建的网络架构中训练得到螺栓目标检测模型，再将数据集输入螺栓松动网络构建步骤搭建的网络架构中训练得到螺栓松动检测模型； 螺栓松动检测步骤，将所述待分析图像输入螺栓目标检测模型中输出螺栓区域图像，将所述螺栓区域图像输入螺栓松动检测模型中输出分类结果和松动的置信度。

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