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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利一种受电弓异常倾斜检测方法和装置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：CN119251177B 。

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：202411324445.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种受电弓异常倾斜检测方法和装置是由曹志威;高阳;秦勇;连丽容;白婕;戈轩宇;于杭;李威;彭根旺;刘镇豪;李熙;王雅观;寇淋淋设计研发完成，并于2024-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种受电弓异常倾斜检测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种受电弓异常倾斜检测方法和装置。该方法包括：提取属于干净受电弓类别的当前受电弓图像的受电弓二维矩形坐标框信息；对当前受电弓图像中受电弓的下臂杆进行像素分割，得到下臂杆掩膜图像；提取受电弓的下臂杆的四条边界轮廓线段，计算出两条边界线的斜率值；计算出当前受电弓的下臂杆的相对倾斜角度，将当前受电弓的下臂杆的相对倾斜角度与设定的倾斜角度阈值进行比较，根据比较结果判断当前受电弓是否存在受电弓异常倾斜，利用受电弓二维矩形坐标框信息在当前受电弓图像上对受电弓进行倾斜标签的标注。本发明方法解决了受电弓检测不准确、不及时的问题，实现了排除外界因素干扰的受电弓异常倾斜精准实时检测。

本发明授权一种受电弓异常倾斜检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种受电弓异常倾斜检测方法，其特征在于，包括： 通过受电弓图像采集装置实时采集当前受电弓视频数据，对当前受电弓视频数据进行提帧操作，获得当前受电弓图像； 判断当前受电弓图像是属于镜头脏污类别或者干净受电弓类别，通过受电弓关键区域检测模块提取属于干净受电弓类别的当前受电弓图像的受电弓二维矩形坐标框信息； 通过受电弓下臂杆像素分割模块对当前受电弓图像中受电弓的下臂杆进行像素分割，得到下臂杆掩膜图像； 通过下臂杆边界斜率提取模块提取受电弓的下臂杆的四条边界轮廓线段，根据四条边界轮廓线段利用参数限制获取受电弓的下臂杆的两条边界线，计算出两条边界线的斜率值；根据受电弓的下臂杆的两条边界线的斜率值计算出当前受电弓的下臂杆的相对倾斜角度，将当前受电弓的下臂杆的相对倾斜角度与设定的倾斜角度阈值进行比较，根据比较结果判断当前受电弓是否存在受电弓异常倾斜； 在判别结果为倾斜的情况下，利用受电弓二维矩形坐标框信息在当前受电弓图像上对受电弓进行倾斜标签的标注； 所述的通过下臂杆边界斜率提取模块提取受电弓的下臂杆的四条边界轮廓线段，根据四条边界轮廓线段利用参数限制获取受电弓的下臂杆的两条边界线，计算出两条边界线的斜率值，包括： 通过下臂杆边界斜率提取模块采用边缘检测算子和霍夫直线变换算法提取灰度的下臂杆掩膜图像中下臂杆的四条边界轮廓线段，其中Edges为边缘检测结果，Lines为四条边界轮廓线段，分别为左、右、上和下四条边缘轮廓线段； Edges＝cv2.CannyImagegray,50,150 Lines＝cv2.HoughLinesEdges,1,Π180 利用直线参数r＝130，设置线段长度阈值，利用线段长度筛选出两条长度较长的左、右两侧的边界轮廓线段，分别得到对应的关键拟合参数对ρ,θ，ρ为极径，θ为极角； Lines＝cv2.HoughLinesEdges,1,Π180,r＝130 ρ,θ＝Lines[0] 利用关键拟合参数获取两条边界轮廓线段对应的两个端点坐标，为第i条线段的第一个端点坐标，为第i条线段的第二个端点坐标，ρi,θi为第i条线段的参数对，i＝1,2； 利用两个线段的各自两个端点坐标计算出下臂杆的两条边界线的斜率k； 所述的根据受电弓的下臂杆的两条边界线的斜率值计算出当前受电弓的下臂杆的相对倾斜角度，将当前受电弓的下臂杆的相对倾斜角度与设定的倾斜角度阈值进行比较，根据比较结果判断当前受电弓是否存在受电弓异常倾斜，包括： 利用下臂杆的两条边界线的斜率值加权计算出下臂杆在受电弓图像中的角度α； 设定倾斜角度阈值δ＝3，计算出下臂杆的角度α与竖直方向90度的相对倾斜角度β； β＝|α-90| 若相对倾斜角度β大于或者等于设定的倾斜角度阈值δ，则判定存在受电弓异常倾斜；若相对倾斜角度β小于设定的阈值范围δ，则判定不存在受电弓异常倾斜。

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