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龙图腾网获悉中国铁路设计集团有限公司申请的专利钢轨伸缩调节器亚像素级位移监测方法及监测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：CN120868928B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202511373754.6，技术领域涉及：G01B11/02；该发明授权钢轨伸缩调节器亚像素级位移监测方法及监测系统是由王伟华;蔡小培;高梓航;刘轲;王一;龙许友;冯雁;李大成;李屹洋;郭丽娜;王汉民;张晓波;姚一鸣;岳彤;韦臻;王聚光;王铁霖;卢宁设计研发完成，并于2025-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本钢轨伸缩调节器亚像素级位移监测方法及监测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种钢轨伸缩调节器亚像素级位移监测方法及监测系统，该方法包括如下步骤：S1、对钢轨伸缩调节器进行多模态数据采集；S2、基于标靶边缘的梯度方向一致性约束进行亚像素级边缘定位：S3、采用自适应权重融合算法进行多光谱协同成像；S4、通过温度传感器实时采集温度数据，应用热膨胀位移补偿模型消除系统性偏差；S5、将S2、S3和S4中的数据进行多模态数据融合。本发明通过创新性融合多光谱成像、亚像素解析与物理补偿机制，构建了高精度钢轨位移监测体系形成抗干扰、高可靠的监测输出；显著提升高速铁路无缝线路的安全保障能力，有效提高了监测精度，降低了误报率。

本发明授权钢轨伸缩调节器亚像素级位移监测方法及监测系统在权利要求书中公布了：1.钢轨伸缩调节器亚像素级位移监测方法，其特征在于：包括如下步骤： S1、对钢轨伸缩调节器进行多模态数据采集； S2、基于标靶边缘的梯度方向一致性约束进行亚像素级边缘定位； S3、采用自适应权重融合算法进行多光谱协同成像； S4、通过温度传感器实时采集温度数据，应用热膨胀位移补偿模型消除系统性偏差； S5、将S2、S3和S4中的数据进行多模态数据融合； S1的具体方法为： 在尖轨与基本轨的侧面部署复合标靶组，在尖轨与基本轨的表面设置高对比度几何编码及近红外发光单元；通过可见光-近红外双波段摄像机同步采集尖轨与基本轨的图像，温度传感器实时采集尖轨与基本轨的轨温数据； S2的具体方法为： S21、计算可见光图像梯度场： 首先，将可见光图像转化为灰度图像； 其次，利用Sobel算子计算图像中每个像素的强度变化率为梯度向量，包括垂直边缘卷积形成的水平梯度以及水平边缘卷积形成的垂直梯度，表示每个像素的梯度分量，代入灰度图坐标计算梯度幅度如下式； ； 其中，灰度图像素坐标为； S22、计算可见光图像方向角： 方向角表示梯度变化的方向，计算如下式： ； 其中，atan2函数是反正切函数的扩展，输出角度在-π到π弧度之间； S23、在边缘邻域内求解梯度方向标准差极小值点： ； 其中，表示目标边缘点的坐标，即所求的梯度方向标准差极小值点的坐标；表示在点处的梯度方向，以弧度或角度来度量；表示在边缘邻域Ω内的平均梯度方向； S24、通过双三次样条插值进行精度循环验证， ； 其中，表示提升精度后的位置增量，表示原始的位置估计，表示可见光图像的灰度值函数，、分别表示可见光图像的水平和垂直像素坐标； S5的具体方法为： 将S2得到的可见光位移值、S3得到的近红外补偿量、S4得到的温度修正量输入自适应卡尔曼滤波器进行多模态数据融合： ； 其中，表示精度可观的可见光位移值，表示权重融合后的近红外补偿量，表示温度补偿量，为卡尔曼增益，决定位移值及补偿量值在状态更新中的权重；卡尔曼增益在融合过程中考虑滑动窗口，卡尔曼增益基于最近30组各传感器历史残差数据计算误差方差矩阵更新，周期为10秒，公式如下： ； 其中，H代表卡尔曼滤波器状态转移矩阵，；分别对应可见光位移值、近红外补偿量、温度修正量的融合权重。

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