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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利基于视觉曼巴的轨道表面缺陷检测方法及装置、存储介质、电子设备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：CN119762949B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510267964.0，技术领域涉及：G06V10/98；该发明授权基于视觉曼巴的轨道表面缺陷检测方法及装置、存储介质、电子设备是由杨韵;华远盛;盛文;刘欣琳;朱松;朱家松设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉曼巴的轨道表面缺陷检测方法及装置、存储介质、电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于视觉曼巴的轨道表面缺陷检测方法及装置、存储介质、电子设备，其中，该方法包括：获取待检测的轨道表面图像；将轨道表面图像分割为多个互不重叠的补丁图，并基于补丁图创建多个嵌入图像，其中，每个嵌入图像对应一个分辨率；对多个嵌入图像进行全向连续性扫描，并提取多层次特征信息，其中，多层次特征信息包括所有分辨率的嵌入图像的特征信息；对多个嵌入图像和多层次特征信息进行融合，得到融合特征；将融合特征输入目标基于视觉曼巴的轨道表面缺陷检测网络RVMNet模型，并输出轨道表面图像中轨道表面缺陷的缺陷位置和缺陷类别。解决了相关技术中轨道表面图像中与背景相似的缺陷难以辨别的技术问题。

本发明授权基于视觉曼巴的轨道表面缺陷检测方法及装置、存储介质、电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉曼巴的轨道表面缺陷检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测的轨道表面图像； 将所述轨道表面图像分割为多个互不重叠的补丁图，并基于所述补丁图创建多个嵌入图像，其中，每个嵌入图像对应一个分辨率； 对所述多个嵌入图像进行全向连续性扫描，并提取多层次特征信息，其中，所述多层次特征信息包括所有分辨率的嵌入图像的特征信息； 对所述多个嵌入图像和所述多层次特征信息进行融合，得到融合特征； 将所述融合特征输入目标基于视觉曼巴的轨道表面缺陷检测网络RVMNet模型，并输出所述轨道表面图像中轨道表面缺陷的缺陷位置和缺陷类别； 其中，对所述多个嵌入图像进行全向连续性扫描，并提取全局特征信息包括：针对每个嵌入图像，按照多个扫描轨迹对所述嵌入图像进行全向连续性扫描，得到多个扫描序列，每个扫描序列在扫描到达一行或列的末尾时，下一步扫描的是下一列或行中与当前对象相邻的对象，继续以相反方向继续扫描，直到扫描完成，其中，每个扫描序列对应一个扫描轨迹；提取每个所述扫描序列的特征图；合并所述多个扫描序列的特征图，得到全局特征信息；对所述多个嵌入图像对应的多个全局特征信息进行快速空间金字塔池化，得到多层次特征信息；其中，按照多个扫描轨迹对所述嵌入图像进行全向连续性扫描，得到多个扫描序列，包括：从所述嵌入图像的首行首列开始，逐行进行全向连续性扫描，得到第一扫描序列；从所述嵌入图像的首行首列开始，逐列进行全向连续性扫描，得到第二扫描序列；从所述嵌入图像的末行末列开始，逐行进行全向连续性扫描，得到第三扫描序列；从所述嵌入图像的末行末列开始，逐列进行全向连续性扫描，得到第四扫描序列，其中，所述多个扫描序列包括所述第一扫描序列、所述第二扫描序列、所述第三扫描序列、以及所述第四扫描序列。

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