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龙图腾网获悉中数智科(杭州)科技有限公司申请的专利一种铁路枕木支撑扣件缺失的机器视觉检测方法及系统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：CN120259291B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510733266.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种铁路枕木支撑扣件缺失的机器视觉检测方法及系统是由杨轩;李鑫;陈晓彬;汪康康;汪华靖;洪诚康设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种铁路枕木支撑扣件缺失的机器视觉检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及轨道交通检测技术领域，具体是涉及一种铁路枕木支撑扣件缺失的机器视觉检测方法及系统，包括数据采集步骤、检测模型构建步骤、环境判断步骤、模型选择步骤以及缺陷检测步骤，通过构建针对不同环境类型的检测模型，并根据环境类型选择最优检测模型，避免了传统方法中单一模型在复杂环境下处理时间长的问题，提高了检测效率，能够及时反馈安全隐患，解决了现有技术中缺失检测响应时间长、检测效率低的问题。

本发明授权一种铁路枕木支撑扣件缺失的机器视觉检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种铁路枕木支撑扣件缺失的机器视觉检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 数据采集步骤，获取环境数据、列车运行数据及枕木支撑扣件的图像采样数据，所述图像采样数据包括若干支撑扣件采样图像； 检测模型构建步骤，根据不同的检测逻辑和检测参数构建若干支撑扣件缺失识别模型，并计算各支撑扣件缺失识别模型的模型检测代价，所述模型检测代价为检测速度和检测精度的综合评估指标； 环境判断步骤，根据所述环境数据和列车运行数据通过环境判断模型分析当前检测环境类型； 模型选择步骤，根据当前检测环境类型计算各支撑扣件缺失识别模型的修正代价，并结合模型检测代价计算综合代价，选择综合代价最小的支撑扣件缺失识别模型作为最优检测模型； 缺陷检测步骤，将所述枕木支撑扣件的图像采样数据输入最优检测模型，并输出支撑扣件缺失检测结果； 所述支撑扣件缺失识别模型包括低亮度环境缺失识别模型、弯曲轨道环境缺失识别模型和直线轨道缺失识别模型，所述低亮度环境缺失识别模型通过融合多光谱图像数据与降噪处理后的可见光图像，提取扣件热特征及几何分布规律完成缺失检测；所述弯曲轨道环境缺失识别模型通过计算轨道曲率动态矫正图像形变，并匹配扣件排布随曲率变化的动态模板完成缺失检测；所述直线轨道缺失识别模型通过图像识别扣件的直线排布规律，并结合边缘检测与深度学习算法完成缺失检测； 所述修正代价的计算包括，根据当前环境类型对支撑扣件缺失识别模型的参数进行动态调整，计算调整前后模型检测精度的变化幅度，统计模型参数调整所消耗的额外时间占单次检测总耗时的比例，将参数调整代价与实时性代价按环境复杂度动态分配权重，生成最终修正代价。

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