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龍圖騰網(wǎng)恭喜江蘇集萃智能光電系統(tǒng)研究所有限公司申請的專利一種基于關(guān)鍵點檢測的弓網(wǎng)運行狀況在線檢測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114119539B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-29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?zhí)?專利號為：202111407103.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于關(guān)鍵點檢測的弓網(wǎng)運行狀況在線檢測方法是由常洛南;黃磊;李蘇祺;陸曉雋;王滿意;沈國峰設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-11-24向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于關(guān)鍵點檢測的弓網(wǎng)運行狀況在線檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開一種基于關(guān)鍵點檢測的弓網(wǎng)運行狀況在線檢測方法，包括以下步驟：將雙目相機(jī)安裝于列車受電弓網(wǎng)的左、右兩側(cè)，將雙目相機(jī)同步觸發(fā)，分別采集得到列車同一時刻的左、右圖像，隨后分別在左、右圖像中得到二維左右角點，分別求出左、右圖像中各自對應(yīng)的左右角點的中點，坐標(biāo)記為x2d,y2d,z2d，將左右角點的中點記為接觸點在圖像上的投影點，將左、右圖像中的接觸點投影點進(jìn)行三維重建得到三維接觸點，坐標(biāo)記為x3d,y3d,z3d，z3d記為動態(tài)導(dǎo)高，三維接觸點的x3d與受電弓中心點重建后的差記為動態(tài)拉出值。本發(fā)明的基于關(guān)鍵點檢測的弓網(wǎng)運行狀況在線檢測方法，能實現(xiàn)各種復(fù)雜換線模式下的高精度弓網(wǎng)接觸角點定位，能實現(xiàn)雙支線等模式下導(dǎo)高、拉出值的測量以及異常接觸報警。

本發(fā)明授權(quán)一種基于關(guān)鍵點檢測的弓網(wǎng)運行狀況在線檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于關(guān)鍵點檢測的弓網(wǎng)運行狀況在線檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：將雙目相機(jī)安裝于列車受電弓網(wǎng)頂部的左、右兩側(cè)，朝向受電弓網(wǎng)的監(jiān)測區(qū)域，隨后將雙目相機(jī)同步觸發(fā)，分別采集得到列車同一時刻的左、右圖像，隨后分別在左、右圖像中得到二維左右角點，分別求出左、右圖像中各自對應(yīng)的左右角點的中點，坐標(biāo)記為，將左右角點的中點記為接觸點在圖像上的投影點，將左、右圖像中的接觸點投影點進(jìn)行三維重建得到三維接觸點，坐標(biāo)記為，其中，記為動態(tài)導(dǎo)高，三維接觸點的與受電弓中心點重建后的差記為動態(tài)拉出值；分別在左、右圖像中得到二維左右角點具體包括：1）將列車同一時刻的左、右圖像輸入至訓(xùn)練好的高精度的2D關(guān)鍵點定位網(wǎng)絡(luò)；所述2D關(guān)鍵點定位網(wǎng)絡(luò)包括骨干網(wǎng)絡(luò)resnet18、三個反卷積層deconv1、deconv2、deconv3以及未經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的若干個輔助特征增強(qiáng)模塊，輔助特征增強(qiáng)模塊位于骨干網(wǎng)絡(luò)resnet18的layer1之后；2）通過2D關(guān)鍵點定位網(wǎng)絡(luò)分別對左、右圖像進(jìn)行特征提取，通過輔助特征增強(qiáng)模塊來提取骨干網(wǎng)絡(luò)resnet18中的特征，提取出的特征再分別與骨干網(wǎng)絡(luò)resnet18中l(wèi)ayer2、layer3和layer4的特征進(jìn)行相加，輸出反卷積層，得到包圍框的參數(shù)和關(guān)鍵點的參數(shù)并進(jìn)行回歸，確定關(guān)鍵點位置，最后經(jīng)過解碼后分別輸出左、右圖像對應(yīng)的二維左右角點；所述輔助特征增強(qiáng)模塊共有三個，分別為ANlayer1、ANlayer2、ANlayer3，ANlayer1的輸入為layer1的輸出，Anlayer2和layer3的輸入均為從0開始的ANlayer1的特征和預(yù)訓(xùn)練的layer2的特征的拼接，同時具備中級和高級特征，Anlayer3和layer4的輸入均為Anlayer2的特征和預(yù)訓(xùn)練的layer3的特征的相加，layer4的輸出為反卷積層deconv1、deconv2、deconv3；步驟2）中，所述包圍框的參數(shù)包括：目標(biāo)熱圖、寬高、框中心的偏移量；所述關(guān)鍵點的參數(shù)包括：關(guān)鍵點熱圖、關(guān)鍵點連接熱圖、關(guān)鍵點偏移量；采用wingloss分別對包圍框的框中心的偏移量和關(guān)鍵點偏移量進(jìn)行回歸，wingloss的公式為： ；其中，；采用改進(jìn)的函數(shù)對包圍框的寬高進(jìn)行回歸，公式如下： ；其中分別為預(yù)測框與真值框的面積；預(yù)測框與真值框的最小凸集為，面積為分別為最小凸集的包圍框的寬、高，；代表兩個值的歐氏距離，代表當(dāng)前回歸得到的寬度與真值寬度歐氏距離的平方，代表當(dāng)前回歸得到的高度與真值高度歐氏距離的平方；所述包圍框的loss函數(shù)包括：高精度的包圍框回歸和高精度的關(guān)鍵點回歸，總體損失函數(shù)為： ；其中，為包圍框的寬高的回歸損失函數(shù)，為包圍框的框中心的偏移量的回歸損失函數(shù)；分別表示關(guān)鍵點熱圖、像素級關(guān)鍵點、關(guān)鍵點偏移量的回歸。

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