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龙图腾网获悉渭南陕煤启辰科技有限公司申请的专利一种基于增强红外成像的火车车厢隐伤识别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：CN119964104B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510432745.3，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种基于增强红外成像的火车车厢隐伤识别方法及系统是由耿耀强;张景帆;张惠三;赵冠南;蒋上荣;牛沛东设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于增强红外成像的火车车厢隐伤识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于无损探测技术领域，具体涉及一种基于增强红外成像的火车车厢隐伤识别方法及系统。该方法包括以下步骤：采集火车每节车厢的可见光图像和红外图像；基于可见光图像得到的车厢的编码和序列数据；基于可见光图像、红外图像及车厢的编码和序列数据，对关键部位进行识别，得到区域识别红外图像；基于区域识别红外图像进行预处理，得到增强后的红外图像；采用预先构建的分隔模型对增强后的红外图像进行隐伤识别，判断是否存在隐伤并确定隐伤的位置大小。解决现有方法无法做到运动目标追踪检测识别及识别不精确的问题。

本发明授权一种基于增强红外成像的火车车厢隐伤识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于增强红外成像的火车车厢隐伤识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集火车每节车厢的可见光图像和红外图像； 所述红外图像是在红外脉冲光源202辅助增强下获取到的，具体为：通过红外脉冲光源202产生高强度的光脉冲，采用热激励方式引发材料内部的温度梯度而采集得到的；通过红外图像能够捕捉到隐伤特征； 红外脉冲光源202的可控性强，能够根据不同的检测需求调节能量输出和脉冲频率； S2、基于可见光图像得到车厢的编码和序列数据； S3、基于可见光图像、红外图像及车厢的编码和序列数据，对关键部位进行识别，得到区域识别红外图像； S4、基于区域识别红外图像进行预处理，得到增强后的红外图像； S5、采用预先构建的分割模型对增强后的红外图像进行隐伤识别，判断是否存在隐伤并确定隐伤的位置大小； S3具体为： 采用目标追踪算法对可见光图像的关键部位进行提取，得到提取框； 基于车厢的编码和序列数据，将提取框与所述提取框对应的红外图像进行匹配，得到区域识别红外图像； 所述关键部位为易损伤部位； S4中，所述预处理包括以下步骤： S4.1、基于区域识别红外图像，在空间域上使用自适应分段线性变换方法，得到每个像素点经过变换后的灰度值，则构成红外图像矩阵数据； S4.2、对红外图像矩阵数据进行中心对称变换，得到中心变换后的红外图像； S4.3、根据傅里叶变换函数对中心变换后的红外图像进行离散傅里叶变换，使中心变换后的红外图像从空间域转换到频率域上； S4.4、在频率域上，采用高斯高通滤波器的传递函数对红外图像进行滤波处理，得到滤波后的红外图像； S4.5、将滤波后的红外图像通过傅里叶逆变换由频率域转换到空间域上，并进行中心对称变换，得到增强后的红外图像； 预先构建的分割模型采用改进的DeepLabV3+深度学习图像分割模型； S5中，所述预先构建的分割模型的构建过程为： 在原始DeepLabV3+深度学习图像分割模型的解码器后引入DyHead动态目标检测头，得到改进的分割模型； 采集历史数据，建立样本数据；所述历史数据包括列车车厢的可见光图像和增强红外图像； 将样本数据划分为训练集和测试集； 采用训练集对改进的分割模型进行训练，采用测试集对训练后的分割模型进行测试，直至测试满足要求，得到预先构建的分割模型； DyHead动态目标检测头的核心思想是将目标检测头的输入视为一个具有特征层级L×空间S×通道C三个维度的3维张量，并在这个张量上构建注意力机制；选择在特征的每个特定维度上分别部署注意力机制，即尺度感知注意力、空间感知注意力和任务感知注意力。

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