买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜北京中铁科客货运输技术有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司运输及经济研究所;中国铁道科学研究院集团有限公司申请的专利铁路集装箱角件异常状态检测方法及相关设备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：CN119295903B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411823470.8，技术领域涉及：G06V10/98；该发明授权铁路集装箱角件异常状态检测方法及相关设备是由宁健;刘启钢;叶飞;孙文桥;王志敬;葛悦;韩梓非;陈存折设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本铁路集装箱角件异常状态检测方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种铁路集装箱角件异常状态检测方法及相关设备。方法包括：获取铁路货运空载过车图像集，基于图像分割算法提取每幅空载过车图像中的F‑TR锁图像；获取铁路货运载箱过车图像集，将每个F‑TR锁图像分别叠加至载箱过车图像集中每幅载箱过车图像的预设角件位置处，获得训练数据集；基于训练数据集进行模型训练，得到以F‑TR锁作为检测目标的目标检测模型；基于目标检测模型对待识别载箱过车图像进行F‑TR锁检测，根据检测结果确定装箱角件异常状态。本发明能够在样本稀疏的情况下构建数据集，提升机器学习模型预测质量，从而有效实现集装箱角件异常状态的识别与告警。

本发明授权铁路集装箱角件异常状态检测方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种铁路集装箱角件异常状态检测方法，其特征在于，包括：获取铁路货运空载过车图像集，基于图像分割算法提取所述空载过车图像集中每幅空载过车图像中的F-TR锁图像；获取铁路货运载箱过车图像集，基于目标检测和梯度阈融合将每个所述F-TR锁图像分别叠加至所述载箱过车图像集中每幅载箱过车图像的预设角件位置处，获得训练数据集；基于所述训练数据集进行模型训练，得到以F-TR锁作为检测目标的目标检测模型；基于所述目标检测模型对待识别载箱过车图像进行F-TR锁检测，根据检测结果确定集装箱角件异常状态；所述获取铁路货运空载过车图像集，基于图像分割算法提取所述空载过车图像集中每幅空载过车图像中的F-TR锁图像，包括：S11：获取铁路货运空载过车图像集，具体地，通过线阵相机获取未装载集装箱的铁路货车装载状态图像，收集大量空平车与空集装箱专用平车数据集样本；S12：从铁路货运空载过车图像集中每幅空载过车图像中切割F-TR锁位置的局部图像，具体地，取左右侧未装载集装箱的铁路货车装载状态图像，对于每侧图像I，以图像左上角坐标为0,0点，取三个矩形区域： 提取三个矩形区域，获得包含F-TR锁特征的小面积的局部图像；S13:从局部图像中提取F-TR锁多边形图像，具体地，使用图像编辑软件，对局部图像进行处理，沿F-TR锁的轮廓特征进行标注，得到各F-TR锁的多边形轮廓标注数据；S14:利用局部图像训练实例分割模型，具体地，基于YOLOv8-seg模型，利用F-TR锁的多边形轮廓标注数据，基于局部图像作为背景图，训练实例分割模型，用于空平车图像上的F-TR锁特征提取；S15:利用实例分割模型切割所有空载过车图像，获得F-TR锁图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京中铁科客货运输技术有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司运输及经济研究所;中国铁道科学研究院集团有限公司，其通讯地址为：100081 北京市海淀区大柳树路2号院一区9号楼D401房间；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。