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龙图腾网获悉南京四维向量科技有限公司申请的专利基于机器视觉的线缆编号识别系统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：CN119580279B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510098466.8，技术领域涉及：G06V30/19；该发明授权基于机器视觉的线缆编号识别系统是由王河生;王雷;姬会东;朱延东;韦灿乐;沈建兰设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的线缆编号识别系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器视觉的线缆编号识别系统，包括：线条字符获取模块，用于获取线缆编号的线条字符图像；深度特征图提取模块，用于从线条字符图像中提取线缆编号的深度特征图；特征向量模块和线性映射模块，用于将线条字符图像的高维特征向量输入至全连接层，全连接层对其进行线性映射，得到线条字符图像的一维向量表示；分类模块，用于将线条字符图像的一维向量表示通过softmax函数，生成每个线条字符图像的分类标签；缆线编号生成模块，用于获取所有线条字符图像的分类标签，按照字符在图像中的顺序组合，生成线缆编号。本发明通过显著性得分生成具有更高表达力的显著特征图，最后生成线缆编号，从而完整线缆编号的识别。

本发明授权基于机器视觉的线缆编号识别系统在权利要求书中公布了：1.基于机器视觉的线缆编号识别系统，其特征在于，包括： 线条字符获取模块，用于获取线缆编号的线条字符图像； 深度特征图提取模块，用于从所述线条字符图像中提取线缆编号的深度特征图； 特征向量模块，用于将所述线条字符图像的深度特征图展平为线条字符图像的高维特征向量； 线性映射模块，用于将线条字符图像的高维特征向量输入至全连接层，全连接层对其进行线性映射，得到线条字符图像的一维向量表示； 分类模块，用于将线条字符图像的一维向量表示通过softmax函数，生成每个线条字符图像的分类标签； 缆线编号生成模块，用于获取所有线条字符图像的分类标签，按照字符在图像中的顺序组合，生成所述线缆编号； 从所述线条字符图像中提取线缆编号的深度特征图包括： 接收所述线条字符图像作为卷积模型的输入，通过卷积核滑动提取其局部特征，得到线条字符图像中的N个局部特征图；其中，每个局部特征图表征线条字符图像的一类视觉特征； 对N个局部特征图进行非线性激活，生成N个激活后特征图； 对N个激活后特征图进行池化，从若干激活后特征图中选择M个显著特征图；其中，显著特征图通过最大池化操作保留局部特征显著性得分最大值的高层次抽象特征； 将M个显著特征图的集合，定义为所述线条字符图像的深度特征图； 所述从若干激活后特征图中选择M个显著特征图包括： 从每个激活后特征图中提取其激活后特征的像素激活值，计算并定义其为显著性得分； 所述计算并定义其为显著性得分包括： 提取所述激活后特征图内所有经卷积核和非线性激活处理后的像素激活值，组合生成像素激活值集合； 所述像素激活值表达式为： ； 其中，表示像素激活值，表征位置经过卷积核和非线性激活函数处理后的特征强度；表示卷积核在滑动中的累加求和，用于遍历卷积核的每个位置；表示卷积核的权重值，表示卷积核的二维索引；表示线条字符图像的像素值；b表示偏置值，用于调整像素激活值的整体偏移；f表示非线性激活函数； 根据所述像素激活值集合，计算所述激活后特征图的显著性得分； 计算所述激活后特征图的显著性得分的表达式为： ； 其中，S表示显著性得分，表示像素激活值集合的像素平均值，表示像素激活值集合的标准差，用于衡量像素激活值的分布离散程度，表示像素平均值的权重系数，为标准差的权重系数；表示第i个像素激活值，n表示像素激活值总数。

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