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申请/专利权人：中数智科(杭州)科技有限公司

摘要：本发明提供用于轨道列车的车体异常检测方法、设备及存储介质，包括图像处理切分步骤，将采集的实际图像进行拉伸、压缩、风格转换以及切分处理得到若干张待配图；车体异常分类步骤，在若干张待配图中挑选与历史异常数据匹配同位置的待配图作为比较图，将比较图与数据库中同位置的标准图进行比较，得到形状偏差结果或色值偏差结果；异常检测匹配步骤，根据比较结果选择宏观级异常检测策略或项点级异常检测策略进行异常分析；异常故障输出步骤，将异常分析结果与对应的车厢号以及任务编号作为故障信息输出；本发明优点是能够根据不同情况选择不同的异常检测方式，以减少检测计算量，还能提高检测的精准度。

主权项：1.一种轨道列车的车体异常检测方法，其特征在于：包括如下步骤：图像处理切分步骤，将采集的实际图像进行拉伸、压缩及风格转换处理得到预处理图像，再将所述预处理图像进行切分得到若干张待配图；车辆信息匹配步骤，将所述待配图在数据库中索引对应的车厢号，且依据车厢号建立对应的任务编号；车体异常分类步骤，在数据库中获取历史异常数据，且在若干张所述待配图中挑选与历史异常数据匹配同位置的待配图作为比较图，将所述比较图与数据库中同位置的标准图进行比较，根据比较得到形状偏差结果或色值偏差结果；异常检测匹配步骤，当比较结果为形状偏差结果时，将所述比较图通过宏观级异常检测策略进行异常分析，当比较结果为色值偏差结果时，将所述比较图通过项点级异常检测策略进行异常分析；所述宏观级异常检测策略包括无监督异常检测步骤和有监督异常检测步骤，所述无监督异常检测步骤包括宏观级检测模型构建子步骤和异常比对子步骤，所述宏观级检测模型构建子步骤，将正常图像通过泊松图像融合算法叠加纹理特征得到叠加图，将所述叠加图进行灰度处理转化为灰度图，将所述灰度图通过离散变换和局部纹理特征的增强处理得到增加图，再将所述增强图通过逆离散变换得到叠加图的高通滤波图像，将所述高通滤波图像通过损失函数在图像恢复网络中训练得到宏观级检测模型；所述异常比对子模块，将所述实际图像代入宏观级检测模型中，判断是否完全拟合，若未完全拟合，则输出异常指令；所述项点级异常检测策略包括项点比对步骤，所述项点比对步骤，将实际图像代入项点目标检测模型中输出项点数据，且根据项点数据计算每一个待检项点的最小外接矩形，再通过特征提取网络提取每一个项点对最小外接矩形内的特征，再通过计算该项点对的欧氏距离，根据欧式距离判断此项点为异常或正常；异常故障输出步骤，将异常分析结果与对应的车厢号以及任务编号作为故障信息输出。

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