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！

龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种基于多域协同优化的铁轨病害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：CN120932055B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511468375.5，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于多域协同优化的铁轨病害检测方法是由华远盛;盛文;卢婷;杨韵;朱松;朱家松设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多域协同优化的铁轨病害检测方法在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种基于多域协同优化的铁轨病害检测方法，涉及计算机视觉技术领域，该方法包括：并行提取待检测图像的空间特征和频域特征，特征融合获得多域融合特征；通过并行注意力模块对多域融合特征进行处理以生成增强特征；基于增强特征输出潜在空间变量；根据潜在空间变量得到重构图像；基于重构图像和待检测图像计算多域损失；将多域损失作为异常分数，并根据异常分数与预设阈值的比较结果，判断待检测图像是否存在异常；通过多域特征融合、并行注意力增强和多域协同损失，提升了对微小缺陷的检测能力，解决了重构模糊问题，降低了漏检率。

本发明授权一种基于多域协同优化的铁轨病害检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多域协同优化的铁轨病害检测方法，其特征在于，所述方法包括： 并行提取待检测图像的空间特征和频域特征，将所述空间特征与所述频域特征融合，获得多域融合特征；其中，所述频域特征是通过对所述待检测图像并行执行至少两种不同的频域变换并融合变换结果而生成的；所述至少两种不同的频域变换包括离散小波变换和快速傅里叶变换；所述离散小波变换将所述待检测图像分解为一低频近似分量和多个高频细节分量；所述快速傅里叶变换获取变换结果的实部和虚部分量； 通过并行注意力模块对所述多域融合特征进行处理以生成增强特征，所述并行注意力模块包括至少两个并行的注意力路径，所述至少两个并行的注意力路径分别从不同维度生成注意力权重，并将生成的多个注意力权重与所述多域融合特征进行融合； 基于所述增强特征输出潜在空间变量； 根据所述潜在空间变量重构所述待检测图像，得到重构图像； 基于所述重构图像和所述待检测图像，计算多域损失；所述多域损失包括像素域重构损失和频域重构损失的加权和；所述像素域重构损失采用二元交叉熵损失或均方误差损失；所述频域重构损失采用所述待检测图像与所述重构图像在傅里叶域的L1范数距离或在小波域的高频分量系数之间的L2范数距离； 将所述多域损失作为异常分数，并根据所述异常分数与预设阈值的比较结果，判断所述待检测图像是否存在异常。

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深圳大学，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区粤海街道南海大道3688号；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。