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公开（公告）号CN123016078A | 申请号CN202611228090.9 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人成都航空职业技术大学 |
分类号G06V10/764(2022.01), G06V10/26(2022.01), G06V20/70(2022.01), G06V10/52(2022.01), G06V10/77(2022.01), G06V10/82(2022.01), G06F16/583(2019.01), G06T3/4038(2024.01), G06T3/4046(2024.01), G06N3/0464(2023.01), G06N3/048(2023.01), G06N3/0455(2023.01), G06N3/0499(2023.01), G06N3/08(2023.01) | 申请日2026-08-13 | 公开日2026-10-30 |
发布日期2026-10-30 | 文档 ID84661697924300000 | 源数据页码65 |
专利语言zh | ||
本发明公开了一种基于空间与语义增强视觉‑语言学习的高铁异常检测方法，涉及高铁异常检测技术领域。该高铁异常检测方法包括以下步骤：S1、收集高铁内部各元器件的数据；S2、对数据进行分类标注，对图像上的每个像素点进行标注，形成标注图像，并对数据集中的图像进行文本描述；S3、S4、构建空间与语义增强视觉‑语言学习网络；S5、将测试图像输入优化后的空间与语义增强视觉‑语言学习网络模型，输出异常分割图像。本发明突破了传统单一视觉模态的局限，在处理小区域异常、多尺度不规则异常以及多样化的环境变化等情况下表现出更优异的性能和泛化性，为高铁异常检测提供了一种兼具精度与强泛化能力的高鲁棒性检测算法。
附图 1