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龍圖騰網(wǎng)恭喜華東交通大學(xué)申請的專利一種基于雙分支結(jié)構(gòu)的高鐵鋼軌表面?zhèn)麚p檢測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119339161B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411863838.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)一種基于雙分支結(jié)構(gòu)的高鐵鋼軌表面?zhèn)麚p檢測方法是由羅暉;賀彩燕;曾偉;廖鵬霄;吳文松設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-12-18向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于雙分支結(jié)構(gòu)的高鐵鋼軌表面?zhèn)麚p檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于雙分支結(jié)構(gòu)的高鐵鋼軌表面?zhèn)麚p檢測方法，包括以下步驟，采集高鐵鋼軌的可見光圖像和紅外圖像，并對采集的可見光圖像和紅外圖像進行處理，獲得訓(xùn)練集和測試集，構(gòu)建雙分支編碼器模型，采用訓(xùn)練集和測試集對雙分支編碼器模型進行訓(xùn)練，獲得訓(xùn)練后的雙分支編碼器模型，將中的可見光圖像和紅外圖像輸入訓(xùn)練后的雙分支編碼器模型中進行處理，獲得分割圖像。通過雙分支編碼器模型，將滑動窗口變換器與改進更快區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行組合，實現(xiàn)可見光圖像和紅外圖像特征差異性與互補性分析從而提高模型檢測的準確性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于雙分支結(jié)構(gòu)的高鐵鋼軌表面?zhèn)麚p檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于雙分支結(jié)構(gòu)的高鐵鋼軌表面?zhèn)麚p檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟S1：采集高鐵鋼軌的可見光圖像和紅外圖像；步驟S2：對采集的可見光圖像和紅外圖像進行處理，獲得訓(xùn)練集和測試集；步驟S3：構(gòu)建雙分支編碼器模型，采用訓(xùn)練集和測試集對雙分支編碼器模型進行訓(xùn)練，獲得訓(xùn)練后的雙分支編碼器模型；步驟S4：將步驟S1中的可見光圖像和紅外圖像輸入訓(xùn)練后的雙分支編碼器模型中進行處理，獲得分割圖像；訓(xùn)練后的雙分支編碼器模型由編碼器和解碼器組成；編碼器由滑動窗口變換器、改進更快區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、第一多軸注意力、第二多軸注意力、第三多軸注意力和第四多軸注意力組成；滑動窗口變換器由第一滑動模塊、第二滑動模塊、第三滑動模塊和第四滑動模塊組成；改進更快區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由第一更快區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、第二更快區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、第三更快區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、第四更快區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和第五更快區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成；解碼器由自動切換模塊、第一下采樣、第二下采樣、第一上采樣、第二上采樣、第三上采樣、注意力機制、第四上采樣、改進空洞空間特征金字塔池化和第五上采樣組成；自動切換模塊由第一開關(guān)、第二開關(guān)、第三開關(guān)和第四開關(guān)組成。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人華東交通大學(xué)，其通訊地址為：330013 江西省南昌市經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)雙港東大街808號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。