公开(公告)号：CN117496349A

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202311480411.0

申请日：2023-11-08

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 秦勇 ,  高阳 ,  曹志威 ,  连丽容 ,  戈轩宇 ,  白婕 ,  于杭 ,  李威 ,  寇淋淋 ,  柳青红 ,  张启福 ,  王玉强 ,  秦杰

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种轨道扣件异常检测方法及系统，属于基于计算机的轨道扣件异常检测技术领域，使用高精度三维线扫激光采集设备扫描轨道扣件，采集配准成对的扣件深度图和灰度图；使用基于像元级的维度互补式图像融合方法，高效融合深度图与对应的灰度图，构建轨道扣件融合数据集；构建特征融合‑解耦模块，实现骨干网络的多维度特征融合和任务解耦；采用检测准确率指标引导的损失函数再权重方式，在训练过程中不断调整类别权重矩阵，从而实现轨道扣件异常检测。本发明提供基于多源数据融合的轨道扣件异常状态检测方法，可有效利用多源数据信息，解决了仅依靠二维视觉易受到表面锈蚀和污渍干扰所造成误判的问题，实现了轨道扣件异常状态的准确检测。

公开(公告)号：CN117437208A

公开(公告)日：2024-01-23

申请号：CN202311495987.4

申请日：2023-11-10

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 秦勇 ,  戈轩宇 ,  曹志威 ,  高阳 ,  连丽容 ,  白婕 ,  于杭 ,  李威 ,  寇淋淋 ,  柳青红 ,  张启福 ,  王玉强 ,  秦杰

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/73 ,  G06V10/26 ,  G06V10/75 ,  G06V10/774 ,  G06V10/30 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明提供一种使用多传感器融合的轨道异常检测方法及系统，属于基于计算机的轨道异常检测技术领域，包括：步骤1：扫描轨道场景，获取待检测的视觉图像和结构光深度图像；步骤2：使用实例分割算法，对轨道上的异常进行预检测，得到已知异常和部分未知异常检测结果的边界框和掩膜；步骤3：使用半监督的异常检测算法，对异常进行再检测，尤其关注未知的异常，得到未知异常检测结果的边界框和掩膜；步骤4：基于掩膜，将两次检测的结果在决策级上进行匹配融合，并进行非极大值抑制后处理，得到最终结果。本发明解决了轨道异常检测算法受未知异常侵入导致的误报和漏报，实现了无预先定义异常类别范围情况下的轨道异常的准确检测。

公开(公告)号：CN117437208B

公开(公告)日：2024-08-13

申请号：CN202311495987.4

申请日：2023-11-10

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 秦勇 ,  戈轩宇 ,  曹志威 ,  高阳 ,  连丽容 ,  白婕 ,  于杭 ,  李威 ,  寇淋淋 ,  柳青红 ,  张启福 ,  王玉强 ,  秦杰

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/73 ,  G06V10/26 ,  G06V10/75 ,  G06V10/774 ,  G06V10/30 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明提供一种使用多传感器融合的轨道异常检测方法及系统，属于基于计算机的轨道异常检测技术领域，包括：步骤1：扫描轨道场景，获取待检测的视觉图像和结构光深度图像；步骤2：使用实例分割算法，对轨道上的异常进行预检测，得到已知异常和部分未知异常检测结果的边界框和掩膜；步骤3：使用半监督的异常检测算法，对异常进行再检测，尤其关注未知的异常，得到未知异常检测结果的边界框和掩膜；步骤4：基于掩膜，将两次检测的结果在决策级上进行匹配融合，并进行非极大值抑制后处理，得到最终结果。本发明解决了轨道异常检测算法受未知异常侵入导致的误报和漏报，实现了无预先定义异常类别范围情况下的轨道异常的准确检测。