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龍圖騰網(wǎng)恭喜云途信息科技(杭州)有限公司申請(qǐng)的專利基于動(dòng)態(tài)巡查數(shù)據(jù)的路燈缺亮檢測方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119251799B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-04發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411798458.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/58；該發(fā)明授權(quán)基于動(dòng)態(tài)巡查數(shù)據(jù)的路燈缺亮檢測方法及系統(tǒng)是由儲(chǔ)翔;周家偉;陳宇杰;屠雪瑜;韓帥設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-09向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于動(dòng)態(tài)巡查數(shù)據(jù)的路燈缺亮檢測方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于動(dòng)態(tài)巡查數(shù)據(jù)的路燈缺亮檢測方法及系統(tǒng)。方法包括：獲取安裝在行駛車輛上的設(shè)備所采集一段時(shí)間內(nèi)的路燈視頻；將路燈視頻中的每一幀圖片進(jìn)行光照調(diào)整，以得到調(diào)整結(jié)果；將調(diào)整結(jié)果中的所有幀圖片輸入至路燈缺亮檢測模型中進(jìn)行識(shí)別路燈位置及缺亮狀態(tài)，以得到所有幀圖片的識(shí)別結(jié)果；對(duì)每一幀圖片的檢測框分配ID并進(jìn)行ID匹配，計(jì)算相同ID的檢測框間的IoU值，利用后一幀圖片的識(shí)別結(jié)果更新或確認(rèn)檢測框當(dāng)前的識(shí)別結(jié)果；輸出每個(gè)檢測框以及對(duì)應(yīng)的最終識(shí)別結(jié)果。通過實(shí)施本發(fā)明的方法可實(shí)現(xiàn)對(duì)路燈照明狀態(tài)的自動(dòng)檢測，有效地提高了巡檢效率，克服傳統(tǒng)巡檢方式的不足，且解決單一圖片檢測導(dǎo)致準(zhǔn)確率低的問題。

本發(fā)明授權(quán)基于動(dòng)態(tài)巡查數(shù)據(jù)的路燈缺亮檢測方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.基于動(dòng)態(tài)巡查數(shù)據(jù)的路燈缺亮檢測方法，其特征在于，包括：獲取安裝在行駛車輛上的設(shè)備所采集一段時(shí)間內(nèi)的路燈視頻；將所述路燈視頻中的每一幀圖片進(jìn)行光照調(diào)整，以得到調(diào)整結(jié)果；將所述調(diào)整結(jié)果中的所有幀圖片輸入至路燈缺亮檢測模型中進(jìn)行識(shí)別路燈位置及缺亮狀態(tài)，以得到所有幀圖片的識(shí)別結(jié)果，其中，所述識(shí)別結(jié)果包括路燈的檢測框以及對(duì)應(yīng)的缺亮狀態(tài)；對(duì)每一幀圖片的所述檢測框分配ID并進(jìn)行ID匹配，計(jì)算相同ID的所述檢測框間的IoU值，利用后一幀圖片的識(shí)別結(jié)果更新或確認(rèn)所述檢測框當(dāng)前的識(shí)別結(jié)果，以得到每個(gè)所述檢測框所對(duì)應(yīng)的最終識(shí)別結(jié)果；輸出每個(gè)所述檢測框以及對(duì)應(yīng)的最終識(shí)別結(jié)果；所述將所述調(diào)整結(jié)果中的所有幀圖片輸入至路燈缺亮檢測模型中進(jìn)行識(shí)別路燈位置及缺亮狀態(tài)，以得到所有幀圖片的識(shí)別結(jié)果，包括：將所述調(diào)整結(jié)果輸入至路燈缺亮檢測模型中，通過卷積層將所述調(diào)整結(jié)果切分為固定尺寸的窗口，在深度方向?qū)η蟹趾蟮膱D片進(jìn)行拼接，并通過全連接層對(duì)拼接結(jié)果進(jìn)行線性變換，以得到特征圖；對(duì)所述特征圖進(jìn)行特征循環(huán)位移，以得到臨時(shí)窗口；對(duì)所述臨時(shí)窗口采用掩碼多頭自注意力計(jì)算，以得到注意力得分，并利用所述注意力得分更新所述特征圖；對(duì)所述特征圖執(zhí)行逆向的循環(huán)位移操作，以將特征恢復(fù)到所述調(diào)整結(jié)果中的原始位置，以得到處理后的特征圖；使用解耦頭對(duì)所述處理后的特征圖進(jìn)行路燈缺亮類別和位置的預(yù)測，并通過非極大值抑制去除重疊的邊界框，以得到所有幀圖片的識(shí)別結(jié)果。

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