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龙图腾网获悉江苏矩阵智能装备有限公司申请的专利一种明杆闸阀开合状态判断方法、系统、设备及存储介质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：CN120032204B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510112254.0，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种明杆闸阀开合状态判断方法、系统、设备及存储介质是由薛腾辉;叶国靖;邓长佳设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种明杆闸阀开合状态判断方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种明杆闸阀开合状态判断方法、系统、设备及存储介质，涉及轨道交通技术领域。所述方法包括：利用明杆闸阀的训练数据集改进的CenterNet网络进行训练，构建明杆闸阀识别模型；采集明杆闸阀的实时图像，并将所述实时图像输入所述明杆闸阀识别模型进行运算，得到检测框位置信息以及明杆闸阀位置信息；根据所述检测框位置信息和所述明杆闸阀位置信息计算明杆闸阀开度，并根据所述明杆闸阀开度判断明杆闸阀开合状态。本发明能够提高监测精度和响应速度，保障轨道交通系统安全与高效运行。

本发明授权一种明杆闸阀开合状态判断方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种明杆闸阀开合状态判断方法，其特征在于，包括： 构建明杆闸阀的训练数据集，并将所述训练数据集输入预训练网络中进行参数寻优，得到训练好的明杆闸阀识别模型；其中，所述预训练网络是基于改进的CenterNet网络构建的；所述改进的CenterNet网络包括：ResNet50主干网络、反卷积网络、明杆闸阀识别分支和关键点识别分支；其中，所述ResNet50主干网络和所述反卷积网络依次连接，且所述反卷积网络还分别与所述明杆闸阀识别分支和所述关键点识别分支连接； 采集明杆闸阀的实时图像，并将所述实时图像输入所述明杆闸阀识别模型进行运算，得到检测框位置信息以及明杆闸阀位置信息；所述检测框位置信息包括中心点横坐标、中心点纵坐标、高度和宽度；所述明杆闸阀位置信息包括手轮中心的横坐标与纵坐标、阀杆端部的横坐标与纵坐标； 根据所述检测框位置信息和所述明杆闸阀位置信息计算明杆闸阀开度，并根据所述明杆闸阀开度判断明杆闸阀开合状态； 所述反卷积网络包括3个卷积层与3个反卷积层；其中，第1层为卷积层，卷积核为3×3，步长为1，输出通道为256；第2层为反卷积层，卷积核为4×4，步长为2，输出通道为256；第3层为卷积层，卷积核为3×3，步长为1，输出通道为128；第4层为反卷积层，卷积核为4×4，步长为2，输出通道为128；第5层为卷积层，卷积核为3×3，步长为1，输出通道为128；第6层为反卷积层，卷积核为4×4，步长为2，输出通道为64；各层填充为1，采用ReLU激活函数； 所述明杆闸阀识别分支包括3个预测头，分别为明杆闸阀热图预测头、明杆闸阀尺寸预测头和明杆闸阀偏移预测头； 各预测头分别包括两个卷积层，具体为：所述明杆闸阀热图预测头的第1层输出通道为64；第2层输出通道为1；所述明杆闸阀尺寸预测头的第1层输出通道为64；第2层输出通道为2；所述明杆闸阀偏移预测头的第1层输出通道为64；第2层输出通道为2；所述明杆闸阀热图预测头、所述明杆闸阀尺寸预测头和所述明杆闸阀偏移预测头的各层卷积核均为3×3，步长为1，填充为1，采用ReLU激活函数； 所述关键点识别分支包括2个预测头，分别为关键点热图预测头和关键点偏移预测头；其中，关键点包括手轮中心与阀杆端部； 各预测头分别包括两个卷积层，具体为：所述关键点热图预测头的第1层输出通道为64；第2层输出通道为2；所述关键点偏移预测头的第1层输出通道为64；第2层输出通道为4；各层卷积核为3×3，步长为1，填充为1，采用ReLU激活函数。

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