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龙图腾网获悉北京京天威科技发展有限公司申请的专利一种基于轻量级深度学习技术列车车辆故障图像智能分析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：CN116453039B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202310222009.6，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于轻量级深度学习技术列车车辆故障图像智能分析方法是由张闽东;王增;王盼盼;耿雪霏;朱善玮;武慧杰;刘鹏飞设计研发完成，并于2023-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于轻量级深度学习技术列车车辆故障图像智能分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于轻量级深度学习技术列车车辆故障图像智能分析方法，包括：获取列车图像数据，接着对图像中所要检测的列车故障部件进行标注，然后将整体数据划分成训练集、测试集两部分；进行数据增强操作，配置算法所需的超参数，将训练样本输入改进后形成的MobileDetectNet神经网络模型进行特征学习；对新过车图像输入学习到的特征模型进行故障识别，最后将所发生故障的区域框出并输出对应的报警信息。本发明的MobileDetectNet网络智能识别模型参数少、占用内存少、识别率高，能够提高原有设备CPU环境下动车组故障检测的识别率，减轻人工的工作强度，缩短检修作业时间，减少漏检机率，从而保证动车组的安全运行。

本发明授权一种基于轻量级深度学习技术列车车辆故障图像智能分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量级深度学习技术列车车辆故障图像智能分析方法，包括： 步骤1、获取列车图像数据，接着对图像中所要检测的列车故障部件进行标注，然后将整体数据划分成训练集、测试集两部分； 步骤2、进行数据增强操作，配置算法所需的超参数，将训练样本输入基于MobileNet-v3主干特征提取网络的优化改进后形成的MobileDetectNet神经网络模型进行特征学习； 步骤3、对新过车图像输入学习到的特征模型进行故障识别，最后将所发生故障的区域框出并输出对应的报警信息； 将训练样本输入改进后形成的MobileDetectNet神经网络模型进行特征学习的算法网络具体流程包括：所述改进后形成的MobileDetectNet神经网络模型，包括输入层、EESP特征提取网络、9层bneck特征提取网络、预测输出层；对输入的图像预处理，将图像缩放至224×224×3；构建特征提取网络，包括EESP网络层、bneck网络层，其中所述EESP网络利用point-wise卷积和空洞卷积空间金字塔模块将标准的卷积拆分，并且引入HFF来移除空洞卷积的网格效应，能够在降低参数的同时保持很好的性能；把MobileNet-v3中11层bneck网络减少为9层bneck网络以减少网络参数，用于进一步图像特征提取；最后利用耦合的检测头对目标检测。

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