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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种多维视觉联合驱动的地铁转向架螺栓松动检测方法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：CN119559148B 。

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：202411695965.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种多维视觉联合驱动的地铁转向架螺栓松动检测方法是由郭亮;武伟华;高宏力;张尊强;李金龙;李世超;由智超设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多维视觉联合驱动的地铁转向架螺栓松动检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及列车监测技术领域，公开了一种多维视觉联合驱动的地铁转向架螺栓松动检测方法，包括：获取地铁转向架关键部位的螺栓二维图像数据与螺栓三维图像数据；对螺栓二维图像数据进行数据增强，并输入BOLT‑YOLO螺栓检测模型进行地铁转向架关键部位识别，输出包含关键部位的螺栓图像并对每个关键部位进行编号；获取独立的螺栓区域图像，并输入Unet语义分割网络模型进行两段螺栓防松线识别，通过防松线与螺栓的角度变化来判断松动状态；若二维图像信息不足，生成螺栓的三维点云模型，并通过精确配准和基准面高度差计算，判定螺栓是否超出误差范围；该方法不仅能够实时检测列车螺栓的异常状态，还提高了检测精度以及降低了资源利用率。

本发明授权一种多维视觉联合驱动的地铁转向架螺栓松动检测方法在权利要求书中公布了：1.一种多维视觉联合驱动的地铁转向架螺栓松动检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取地铁转向架关键部位的螺栓二维图像数据与螺栓三维图像数据； S2、对螺栓二维图像数据进行数据增强，并将增强的螺栓二维图像数据输入BOLT-YOLO螺栓检测模型进行识别，判断是否识别到地铁转向架关键部位，若是，输出包含关键部位的螺栓图像并对每个关键部位进行编号，否则，螺栓丢失； S3、对包含关键部位的螺栓图像中每个编号的关键部位进行裁剪，得到独立的螺栓区域图像； S4、将独立的螺栓区域图像输入训练好的Unet语义分割网络模型进行识别，判断是否识别到两段螺栓防松线，若是，则执行步骤S5，否则，执行步骤S6； 其中，两段螺栓防松线为螺栓表面防松线与固定基准面防松线； S5、对两段螺栓防松线进行骨架细化处理后进行拟合，得到细化的两段螺栓防松线的最佳拟合直线，计算细化的两段螺栓防松线的最佳拟合直线的夹角，判断夹角是否大于螺栓检测阈值，若是，则螺栓松动，否则，执行步骤S6； S6、将螺栓三维图像数据与螺栓二维图像数据对应的像素坐标进行映射并预处理，生成字典数据，同时提取独立的螺栓区域图像的像素坐标，并与字典数据进行裁切与点云配准，得到匹配的螺栓点云数据； S7、将配准的螺栓点云数据与字典数据对齐，同时提取对齐的螺栓点云数据的上平面与基准面并进行拟合，生成上平面模型与基准面模型，计算上平面模型与基准面模型的距离，判断该距离是否超过误差阈值，若是，则螺栓松动，否则，螺栓正常。

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