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一种轨道车辆异常检测方法及系统
摘要文本
本发明提供一种轨道车辆异常检测方法，包括数据采集汇总步骤，获取待检图像总数据；车轴区域提取步骤，通过YOLO模型对待检图像总数据进行定位标记车轴位置；图像切分拼接步骤，将所述待检图像总数据根据定位的车轴为依据以切分策略进行切分得到若干张等均的车底认证图像；图像验证配准步骤，将每张完整的车底认证图像依次与预设的车轴模板图像以特征点配对为依据进行对齐配准，根据配准结果以判断是否分析车底认证图像；异常区域识别步骤，将所述车底认证图像与图像差异检测模型进行比较，若存在差异，则分割出对应的异常区域；本发明优点是能够全天候监控轨道车辆，不受时间和环境条件的制约，从而显著提高了监测效率和准确性。
申请人信息
- 申请人:中数智科(杭州)科技有限公司
- 申请人地址:310000 浙江省杭州市钱塘区白杨街道科技园路267号国际创博中心三层3240室
- 发明人: 中数智科(杭州)科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种轨道车辆异常检测方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410045518.0 |
| 申请日 | 2024/1/12 |
| 公告号 | CN117557570A |
| 公开日 | 2024/2/13 |
| IPC主分类号 | G06T7/00 |
| 权利人 | 中数智科(杭州)科技有限公司 |
| 发明人 | 汪华靖; 计宇傲; 王欣悦; 赵孝强; 张春; 刘金刚 |
| 地址 | 浙江省杭州市钱塘区白杨街道科技园路267号国际创博中心三层3240室 |
专利主权项内容
1.一种轨道车辆异常检测方法，其特征在于：包括如下步骤：数据采集汇总步骤，获取龙门架上各处的相机拍摄到的车底图像进行汇总得到待检图像总数据；车轴区域提取步骤，通过预先训练的YOLO模型对待检图像总数据进行定位标记车轴位置；图像切分拼接步骤，将所述待检图像总数据根据定位的车轴为依据以切分策略进行切分得到若干张等均的车底认证图像；图像验证配准步骤，将每张完整的车底认证图像依次与预设的车轴模板图像以特征点配对为依据进行对齐配准，若对齐配准失败，则忽略该张车底认证图像，若对齐配准成功，则进行异常识别；异常区域识别步骤，通过系统预设的模型训练数据集以深度学习策略构建图像差异检测模型，将所述车底认证图像与图像差异检测模型进行比较，若存在差异，则分割出对应的异常区域。