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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利轨道扣件异常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：CN117496349B 。

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：202311480411.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权轨道扣件异常检测方法及系统是由秦勇;高阳;曹志威;连丽容;戈轩宇;白婕;于杭;李威;寇淋淋;柳青红;张启福;王玉强;秦杰设计研发完成，并于2023-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本轨道扣件异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种轨道扣件异常检测方法及系统，属于基于计算机的轨道扣件异常检测技术领域，使用高精度三维线扫激光采集设备扫描轨道扣件，采集配准成对的扣件深度图和灰度图；使用基于像元级的维度互补式图像融合方法，高效融合深度图与对应的灰度图，构建轨道扣件融合数据集；构建特征融合‑解耦模块，实现骨干网络的多维度特征融合和任务解耦；采用检测准确率指标引导的损失函数再权重方式，在训练过程中不断调整类别权重矩阵，从而实现轨道扣件异常检测。本发明提供基于多源数据融合的轨道扣件异常状态检测方法，可有效利用多源数据信息，解决了仅依靠二维视觉易受到表面锈蚀和污渍干扰所造成误判的问题，实现了轨道扣件异常状态的准确检测。

本发明授权轨道扣件异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种轨道扣件异常检测方法，其特征在于，包括： 获取轨道扣件图像； 利用预先训练好的异常检测模型对获取的所述轨道扣件图像进行处理，得到轨道扣件异常检测结果；其中，训练异常检测模型包括：使用基于像元级的维度互补式图像融合方法，融合轨道扣件图像的深度图与对应的灰度图，构建轨道扣件融合数据集；构建特征融合-解耦模块，实现骨干网络的多维度特征融合和任务解耦；采用检测准确率指标引导的损失函数再权重方式，在训练过程中不断调整类别权重矩阵，从而实现轨道扣件异常检测；其中，构建特征融合-解耦模块，实现骨干网络的多维度特征融合和任务解耦，包括：骨干网络由卷积层、池化层和三种Block构成，Block1包括一个卷积归一化激活函数层和多个C3模块，Block2包括一个卷积归一化激活函数层和一个上采样层，Block3包括三个C3模块和一个卷积归一化激活函数层，三种模块交替、重复构成骨干网络；任务解耦由Block4完成，Block4包括多个卷积归一化激活函数层和2d卷积层。

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