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龙图腾网恭喜东南大学申请的专利一种基于渐进式上下文理解网络的动车油迹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：CN114757932B 。

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：202210465152.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于渐进式上下文理解网络的动车油迹检测方法是由路小波;刘维;魏运设计研发完成，并于2022-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于渐进式上下文理解网络的动车油迹检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于渐进式上下文理解网络的动车油迹检测方法，包括以下步骤：使用高清相机获得动车内部结构的二维图像，对数据集进行筛选，分为正常图像数据和带有油迹图像的数据；在训练阶段，对图像进行像素级标注，将图像中的油迹区域标注出来并将其像素值设为255，其余非油迹区域设为0，这就是图像的mask；将原图像和其mask图像分别进行预处理包括随机翻转等数据增强和归一化操作；将预处理后的数据输入到渐进式上下文理解网络中进行特征学习，得到一张可能包括油迹区域的二值图像。最后，将全连接条件随机场作为后处理操作，对输出的二值图像进行进一步的优化得到更准确的结果。本发明可以准确检测出动车内部结构中油迹在图像中的位置。

本发明授权一种基于渐进式上下文理解网络的动车油迹检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于渐进式上下文理解网络的动车油迹检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤一、通过高清相机拍摄动车内部结构得到二维图像数据，对数据进行筛选，得到正常图像和带有油迹的异常图像，随后对图像进行像素级标注，得到图像的mask； 步骤二、对输入的原图像和mask图像分别进行预处理，包括图像增强和归一化操作； 步骤三、将预处理后的原始图像和其mask图像输入到渐进式上下文理解网络中学习特征，提取特征，然后与mask图像通过损失函数计算损失来调整网络中的权重参数，优化网络，得到最优的网络模型，最后，模型输出的是一个可能带有油迹区域的二值图像B； 步骤四、采用全连接条件随机场算法作为后处理操作，对网络输出的二值图像B进一步的优化从而得到更精确的油迹检测结果； 所述步骤三中，渐进式上下文理解网络由多个子网络模块组成，包括上采样增强模块、特征精炼模型、金字塔上下文融合模块以及反卷积上采样模块，另外，损失函数由交叉熵损失和加权的平均绝对值误差损失组成； 其具体的步骤如下： 1基于骨干网络对其提取不同阶段的特征，然后得到不同大小分辨率的特征，对这些特征进行通道分割、卷积和拼接进行降维； 2对不同分辨率的图像进行特征强化，并对相邻大小的特征进行进一步提炼； 3依次基于上采样增强模块和特征精炼模型对特征图进行学习和强化，渐进式的将上下文特征图进行融合，得到更具有表示能力的特征； 4对不同尺度的特征进行上下文的增强之后再基于金字塔式上下文融合模块，两两融合强化后的特征，得到四种不同尺度表征能力更强的特征，然后基于反卷积模块对最大尺度的特征进行上采样学习得到更大尺度的两种特征；其次，对这些特征一一预测出一个结果； 5最后，综合上述预测的结果，融合得到一个更具表示力的结果。

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