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龙图腾网恭喜兰州交通大学申请的专利基于改进UPerNet与连通域分析的轨面缺陷检测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：CN116977280B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202310737035.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于改进UPerNet与连通域分析的轨面缺陷检测方法是由闵永智;李亚兴;李嘉峰;王果;汪子为;刘洋;井庆龙;刘峰;田文杰设计研发完成，并于2023-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进UPerNet与连通域分析的轨面缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及钢轨表面缺陷检测技术领域，具体涉及基于改进UPerNet与连通域分析的轨面缺陷检测方法，采用具有Transformer架构的Swin‑T网络进行缺陷特征提取，充分利用了图片中的全局信息且避免了归纳性偏好问题，Swin‑T中的规则窗口自注意力降低了模型的参数量。其次，使用跨卡同步批量归一化方式进行了梯度优化，并使用Lovász‑hinge作为损失函数，融入了对像素间的依赖关系的利用。面对复杂的钢轨场景，本发明的改进方法可以实现缺陷的鲁棒分割，解决缺陷边缘的预测精度较低的问题。最后，在轨面缺陷语义分割图的的基础上通过连通域分析区别出其中的不同缺陷区域，并计算出缺陷的实际长度和实际面积，有助于铁路工务人员直观地了解到缺陷参数，进而做出相应的维修。

本发明授权基于改进UPerNet与连通域分析的轨面缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.基于改进UPerNet与连通域分析的轨面缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、特征提取网络；使用Swin-T为骨干网络，提取更丰富的全局信息和更具辨别力的特征，通过将注意力的计算限制在非重叠的局部窗口中使计算复杂度与图像尺寸成线性，进而减少计算量；步骤二、跨卡同步批量归一化训练；跨卡同步批量归一化SyncBN在前向传播时求得全局的均值μ和方差σ2，在后向传播时计算全局梯度；步骤三、损失函数；Jaccard指数即IoU，使用其评估预测结果时考虑了背景和目标像素间的不平衡，相应的损失函数如式1所示， 其中为模型的预测向量，y*为标签向量，c表示类别；步骤四、缺陷参数计算；对轨面缺陷进行语义分割的基础上计算其实际长度、宽度和面积，有助于铁路工务人员直观了解到缺陷的具体大小，进而做出相应的焊补；步骤五、对步骤四中得到轨面缺陷语义分割图进行连通域分析，主要利用OpenCV-Python中的连通域处理函数cv2.connectedComponentsWithStats进行连通域标记，该函数可以求得连通域的数量、每个连通域的面积及其外接矩形的长宽。

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