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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利基于相对位置感知的高铁接触网防鸟刺识别方法及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：CN115511876B 。

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：202211355480.4，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于相对位置感知的高铁接触网防鸟刺识别方法及系统是由赵宏伟;邬俊;王卓设计研发完成，并于2022-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于相对位置感知的高铁接触网防鸟刺识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于相对位置感知的高铁接触网防鸟刺识别方法及系统，属于计算机视觉技术领域，包括：获取高铁接触网巡检图像；利用预先训练好的目标检测模型，对获取的所述高铁接触网巡检图像进行处理，得到防鸟刺识别结果；其中，所述预先训练好的目标检测模型由训练集训练得到，所述训练集包括多张高铁接触网巡检图像以及标注所述高铁接触网巡检图像中防鸟刺的标签。本发明聚焦于高速铁路接触网巡检场景，充分利用行业背景知识，通过对支持装置大目标与防鸟刺部件小目标间相对位置关系进行细粒度刻画与表示建模，提升了模型对防鸟刺小目标的识别精度，计算复杂度低，可辅助人工巡检，提升了巡检人员工作效率。

本发明授权基于相对位置感知的高铁接触网防鸟刺识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于相对位置感知的高铁接触网防鸟刺识别方法，其特征在于，包括： 获取高铁接触网巡检图像； 利用预先训练好的目标检测模型，对获取的所述高铁接触网巡检图像进行处理，得到防鸟刺识别结果；其中，所述预先训练好的目标检测模型由训练集训练得到，所述训练集包括多张高铁接触网巡检图像以及标注所述高铁接触网巡检图像中防鸟刺的标签； 所述目标检测模型的训练过程包括：采集高铁接触网巡检图像，得到原始数据集；对原始数据集中的高铁接触网巡检图像进行手工标注，得到标记样本集；设定模型的网络结构；设定模型的输出锚框样式；设定模型的损失函数；基于上述设定，利用标记样本集，根据模型输出与真实标记，运用随机梯度下降算法优化模型的损失函数，得到最优的模型参数； 所述目标检测模型所使用的损失函数为： 其中，表示支撑装置与防鸟刺双目标的分类损失，表示双目标边界框的回归损失，表示支撑装置预测边界框与防鸟刺预测边界框之间的相对位置损失，α、β、γ为超参数，用于调节损失函数中各项比重； 分类损失定义为目标真实类标签与模型预测的类标签之间的交叉熵损失；回归损失定义为目标真实边界框偏移量与模型预测边界框偏移量之间的平方损失； 相对位置损失定义为： 其中，A是由支撑装置预测框内所有像素组成的集合，B是由防鸟刺预测框内所有像素组成的集合，|·|表示集合中元素个数；当B包含于A时，相对位置损失为零；当A中元素数目多于B中元素数目、且二者不存在包含关系时，相对位置损失定义为二者并集元素数目与A元素数目之差；当A包含于B时，相对位置损失定义为二者元素数目之差的常数倍。

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