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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于振动-视觉数据的轮轨安全在线监测方法、系统、设备及介质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：CN120817116B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511326459.5，技术领域涉及：B61L15/00；该发明授权基于振动-视觉数据的轮轨安全在线监测方法、系统、设备及介质是由杨新文;孙志昂;张岩岩;曲帅;丁亚琦;韦积鋆;吕绍龙;叶子;屈颖涛;潘亮尘设计研发完成，并于2025-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于振动-视觉数据的轮轨安全在线监测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于振动‑视觉数据的轮轨安全在线监测方法、系统、设备及介质，属于轨道车辆智能运维技术领域，包括通过预置测点与采集装置获取列车振动信号与轮轨接触视频。基于振动信号计算一系悬挂垂向横向力，推导轮轴横向力与轮轨垂向力，并结合神经网络预测轮轨横向力。对高清视频分帧处理，利用图像识别模型预测轮对横移量以判定运动状态。综合轮轨力与横移量数据计算安全指标，实时判断轮对蛇形失稳、脱离或爬轨等异常状态，实现脱轨风险预警。本发明成本低、可恢复性强，模型推理速度快，满足在线监测需求，为智能运维系统提供关键技术支撑，有效保障列车运行安全。

本发明授权基于振动-视觉数据的轮轨安全在线监测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.基于振动-视觉数据的轮轨安全在线监测方法，其特征在于：包括， 利用预先定义的列车走行部关键测点位置与预先设置的数据采集装置，获取运营条件下列车运行的振动信号与轮轨接触区域高清视频； 根据列车运行振动信号，计算一系悬挂垂向力和横向力，进而求解轮轴横向力和轮轨垂向力； 根据列车运行振动信号，结合预训练的神经网络模型预测轮轨横向力； 对列车运行高清视频进行分帧处理，根据预训练的图像识别模型预测轮对横移量，判定列车运动状态； 对分帧运动图像进行图像预处理，进行关键区域裁剪，通过预训练的图像分类模型，判定是否存在异常接触状态； 若运动状态正常，生成特征图，通过预训练的关键点定位模型识别预先拟定的关键点，进行像素级的跟踪、定位与计算，预测关键点的像素坐标，基于工业相机标定获得的像素坐标与世界坐标系之间的映射关系，计算真实的轮对横移量，逐帧结果组合形成时间序列，判定轮对运动是否出现蛇形失稳； 基于工业相机标定获得的像素坐标系与世界坐标系之间的映射关系，计算真实的轮对横移量，包括：基于张正友标定法，使用二维方格标定板，采集标定板不同位姿的图像，提取图中角点像素坐标，通过单位矩阵计算工业相机内参、外参；畸变系数通过利用非线性最小二乘法估计、极大似然估计法优化参数；运用优化后的参数，预训练的关键点定位模型预测的关键点像素坐标，转换到空间中物体上该点的三维几何位置，即世界坐标系下的真实坐标；依据坐标转换后的轮轨相对横向运动控制点，计算间距，与静止状态的基准间距作差得到当前图像帧的轮对横移量； 根据轮轨力与轮对横移量，计算安全性评价指标，判断轮对是否出现蛇形失稳、脱离、爬轨的异常运动状态，综合评价列车运行安全并进行实时预警。

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