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龙图腾网获悉苏州华兴致远电子科技有限公司申请的专利一种动车车轮踏面异常检测方法及装置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：CN120318199B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510474799.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种动车车轮踏面异常检测方法及装置是由苏金珠;潘鑫;戴裕超;李耀峰;王永吉;王志;王琦;顾会建设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动车车轮踏面异常检测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种动车车轮踏面异常检测方法及装置，属于图像处理技术领域。基于深度学习图像处理技术的动车车轮踏面异常检测方法，通过引入改进的yolov5‑seg模型，能够有效提升车轮踏面故障的检测精度和效率。通过结合坐标注意力机制和空间自适应融合模块ASFF，模型在多尺度特征融合和目标定位精度方面表现出色，尤其能够准确识别不同尺寸的故障区域，且具有较强的实时性。与传统人工检测方式相比，本方法在无损检测、自动化检测和故障信息反馈方面具有明显优势，不仅显著提高了检测效率，减少了人工劳动强度，还能及时发现和定位车轮踏面故障，保障了动车的安全运行。

本发明授权一种动车车轮踏面异常检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种动车车轮踏面异常检测方法，其特征在于，所述方法用于动车组入库全方位动态图像检测系统，所述检测系统包括踏面采集模块，所述方法包括： 通过所述踏面采集模块采集动车轮对踏面图像； 对采集的车轮对踏面图像进行整理并标注处理； 搭建目标检测分割模型，包括：修改yolov5-seg模型中原始的Proto模块，其中，所述yolov5-seg模型的网络结构包括输入端、BackBone网络、Neck结构和Head预测层四部分；在所述yolov5-seg模型基础上增加坐标注意力模块与空间自适应融合ASFF模块，得到所述目标检测分割模型； 通过所述目标检测分割模型对所述车轮对踏面图像进行异常检测，包括：通过所述输入端对所述车轮对踏面图像进行预处理；通过所述BackBone网络从预处理后的车轮对踏面图像中提取有用特征，得到对应的特征图；通过所述Neck结构对所述特征图进行融合，并通过所述坐标注意力模块增强不同尺度的特征图的空间位置信息，并将增强后的多尺度特征图传递给所述Head预测层；通过空间自适应融合ASFF模块自适应选择不同层级的特征图进行加权融合得到自适应融合后的多尺度特征图，自适应选择的标准在于确保对不同尺寸的特征图的同时处理，其中所述ASFF模块增加于所述Head预测层前面；通过Head预测层对所述多尺度特征图进行目标检测，得到包含故障区域边界框、故障类别信息和分割图像的目标故障区域信息； 对检测出的目标故障区域信息，按面积滤除小区域并及时将故障出现的位置返回到平台。

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