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龙图腾网获悉江苏集萃智能光电系统研究所有限公司申请的专利一种基于图像融合的列车轮对踏面缺陷识别方法及装置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：CN114663344B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202111630030.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于图像融合的列车轮对踏面缺陷识别方法及装置是由李苏祺;沈国峰;黄磊;李鑫;王满意;陆晓隽设计研发完成，并于2021-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像融合的列车轮对踏面缺陷识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了基于图像融合的列车轮对踏面缺陷识别方法及装置，可以完成现场复杂环境下车轮踏面缺陷的准确分割与提取，对实现智能运维、确保列车运营安全具有重要意义，包括以下步骤：通过可见光相机和红外相机采集图像，获得列车轮对踏面区域图像；对可见光相机和红外相机进行标定；根据标定获得的相机参数，得到可见光图像与红外图像之间的变换关系，对可见光相机和红外相机拍摄的图像进行图像对齐；基于神经网络构建可见光图像与红外图像的融合模型，训练模型直至模型收敛，将对应的可见光图像与红外图像输入训练好的融合模型，得到融合图像；采用区域生长法，根据图像灰度值的相似性聚合融合图像中的像素点，获得列车轮对踏面缺陷区域的图像。

本发明授权一种基于图像融合的列车轮对踏面缺陷识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于图像融合的列车轮对踏面缺陷识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过可见光相机和红外相机采集图像，获得列车轮对踏面区域图像； 对可见光相机和红外相机进行标定； 根据标定获得的可光相机和红外相机的相机参数，得到可见光图像与红外图像之间的变换关系，对可见光相机和红外相机拍摄的图像进行图像对齐； 基于神经网络构建可见光图像与红外图像的融合模型，训练模型直至模型收敛，得到训练好的融合模型，将对应的可见光图像与红外图像输入训练好的融合模型，得到融合图像； 采用区域生长法，根据图像灰度值的相似性聚合融合图像中的像素点，获得列车轮对踏面缺陷区域的图像； 融合模型包括顺序设置的编码器、空域注意力机制层、融合层以及解码器， 编码器包括卷积层和稠密块，卷积层包括3个3*3的卷积滤波器，将对应的红外图像和可见光图像输入编码器，输出图像的粗糙特征； 稠密块包括5个卷积滤波器，卷积滤波器的大小为3*3,卷积滤波器的步幅分别为1，稠密块用于提取深度特征，将卷积层输出的粗糙特征输入稠密块，输出多通道的深度特征图； 空域注意力机制层给编码器输出的深度特征图添加权重； 融合层对添加权重后的深度特征图进行融合，得到融合特征图； 解码器包括4个3*3的卷积滤波器，解码将融合特征图转换为融合后的图片。

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