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龙图腾网恭喜南京城铁信息技术有限公司申请的专利一种基于计算机视觉的道岔检测方法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：CN119648700B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202510171996.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于计算机视觉的道岔检测方法是由原军锋;李志鹏;刘晓礌;陈杰;张健刚;徐宏旺;薛亚兵设计研发完成，并于2025-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于计算机视觉的道岔检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于计算机视觉的道岔检测方法及智能监测桩。为了提高检测精度，提出了一种改进的YOLOv8模型，在网络的neck层，利用空间‑深度卷积模块（SDC）和特征增强‑融合模块（FEF）联合改进原始的路径聚合特征金字塔网络结构，并提出了小目标检测增强金字塔结构以增强小目标检测能力。此外，使用带有缩放因子和辅助边界框的改进损失函数来进一步增强模型的检测能力。与现有技术相比，本发明显示出更高的准确性和鲁棒性。

本发明授权一种基于计算机视觉的道岔检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于计算机视觉的道岔检测方法，其具体步骤如下：步骤1、构建铁轨缺陷数据集；由视觉位移测量单元收集道岔装置的图像；其中图像包括含有缺陷的图像和没有缺陷的图像，图像是在不同的时间、各种天气条件和不同的照明环境下拍摄的；步骤2、对所有数据集进行标注，获得小规模缺陷数据；数据集被划分为训练集、测试集和验证集；并使用数据增强技术随机扩展训练集和验证集的数据；步骤3、使用改进型YOLOv8模型训练道岔装置的缺陷数据，以实现更好的特征提取和特征融合，并增强定位和检测小规模缺陷的能力；其中，改进型YOLOv8模型具体为：1）基于原始YOLOv8，使用视觉处理单元VPU改进骨干网络中第七层和第九层的C2f结构；其中，视觉处理单元VPU结构具体为：层归一化和分支，输入数据经过层归一化后被分为两个分支；第一个分支通过线性层和激活函数处理；第二个分支经过线性层、深度可分离卷积和激活函数处理；然后输入至选择性扫描模块进行特征提取；特征合并，特征提取后的数据经过层归一化处理并与第一个分支的输出进行逐元素乘法，以合并两条路径；线性层和残差连接，使用线性层混合特征，并将此结果与残差连接相结合，形成VPU的输出；2）使用小目标检测增强金字塔结构以增强小目标检测能力；其中，小目标检测增强金字塔结构包括空间-深度卷积模块和特征增强-融合模块；骨干网络的P2层特征，通过空间-深度卷积模块处理后保留更多的细粒度特征，并将处理后得到的特征与P3层的输出特征融合后输入到特征增强-融合模块，以增强特征提取和融合能力，从而更有效地捕获和识别缺陷；3）使用带有缩放因子和辅助边界框的改进CIoU作为损失函数，以适应不同形状和大小的缺陷，改善检测框的定位效果；步骤4、控制传感器采集数据，上传传感器测量数据到工控机；工控机通过改进型YOLOv8模型输出采集数据中的缺陷数据并发出告警提示。

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