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龙图腾网获悉中国矿业大学(北京)申请的专利一种对轨道末端高精度检测的轨道线分割方法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：CN119540555B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202411654579.3，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种对轨道末端高精度检测的轨道线分割方法是由叶涛;任宏彬;陈浩然;陶鸿景设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种对轨道末端高精度检测的轨道线分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种对轨道末端高精度检测的轨道线分割方法，包括：构建待分割轨道线图像数据；将待分割轨道线图像数据输入轨道线分割网络RTEW‑Net进行处理，获得列车运行轨道线分割结果；其中，轨道线分割网络RTEW‑Net用于从列车运行轨道线特征图提取轨道线末端初步特征，对初步特征进行特征细节维持，结合列车运行轨道线特征图对轨道线末端特征进行保留；所述轨道线分割网络RTEW‑Net通过训练集训练获得，所述训练集为轨道线图像及对应的标注。本发明实现了对轨道线的精准分割，保障了列车行进安全。

本发明授权一种对轨道末端高精度检测的轨道线分割方法在权利要求书中公布了：1.一种对轨道末端高精度检测的轨道线分割方法，其特征在于，包括： 构建待分割轨道线图像数据； 将所述待分割轨道线图像数据输入轨道线分割网络RTEW-Net进行处理，获得列车运行轨道线分割结果； 其中，所述轨道线分割网络RTEW-Net用于从列车运行轨道线特征图提取轨道线末端初步特征，对所述初步特征进行特征细节维持，结合所述列车运行轨道线特征图对轨道线末端特征进行保留；所述轨道线分割网络RTEW-Net通过训练集训练获得，所述训练集为轨道线图像及对应的标注； 将所述待分割轨道线图像数据输入轨道线分割网络RTEW-Net进行处理包括： 对待分割轨道线图像数据通过PatchEmbedding方法进行特征升维获得特征图，并对所述特征图的尺寸进行规范化处理； 将规范化后的特征图通过全注意力计算模块FTM进行注意计算，通过全局响应归一化模块GRN对特征图进行聚合全局特征，并进行重标定，输出归一化后的特征图； 将所述GRN处理后的特征图与规范化后的特征图通过智能化权重维持模块WWM进行结合，输出列车运行轨道线分割结果； 对所述待分割轨道线图像数据通过PatchEmbedding方法进行特征升维获得特征图，包括： 基于所述轨道线分割网络RTEW-Net，将待分割轨道线图像数据通过PatchEmbedding操作和FullTransformerBlock计算进行深度特征下采样，并通过PatchMerging进行下采样，重复迭代此过程，直至输出所述特征图； 其中，每次下采样操作与Block计算相结合构成一个运算阶段，在Block计算过程中，依次执行LN操作、FTM模块计算、GELU激活和MLP分类器计算； 通过全注意力计算模块FTM进行注意力计算，包括：Base-patch计算和pad-patch计算； Base-patch计算的方法为： ， pad-patch计算的方法为： 式中，和分别表示根据patch形状进行扩展和移除填充的操作，和分别表示将特征图分割为patch和恢复的操作，表示执行注意力计算，为Base-patch计算结果，为pad-patch计算结果，为输入特征图一； 在一次Block计算中，首先执行Base-patch计算，其次执行pad-patch计算； 所述全局响应归一化模块GRN对特征图进行聚合全局特征，并进行重标定的方法为： 式中，和为可训练参数，为输出特征图一，为正则化方法，为输入特征图； 所述智能化权重维持模块WWM通过自适应调节的权重维持方法，保留规范化后的特征图信息与处理后特征图信息，并设定参与全局优化的自适应参数将规范化后的特征图信息与处理后特征图信息进行有机结合，实现模型对特征图中细节特征进行自适应的保留与调节； 训练所述轨道线分割网络RTEW-Net，包括： 通过交叉熵损失函数与adamW优化器对RTEW-Net进行参数优化，并进行智能化残差链接操作，获得训练好的所述轨道线分割网络RTEW-Net。

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