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龙图腾网获悉成都唐源电气股份有限公司申请的专利一种基于视频监控相机的弓网接触点识别方法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：CN114612396B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202210187651.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于视频监控相机的弓网接触点识别方法是由王云龙;周蕾设计研发完成，并于2022-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视频监控相机的弓网接触点识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视频监控相机的弓网接触点识别方法，包括以下步骤：S1、基于视频监控相机拍摄的图像训练受电弓；S2、对受电弓进行在线识别，得到弓网接触点坐标。本发明在受电弓定位阶段，引入多模板匹配，提升了受电弓定位的稳定性与准确性；本发明利用模板匹配并结合受电弓、先验知识确定训练ROI图像，相较于利用深度学习确定训练ROI图像大幅度提升了处理效率；本发明在标记训练数据时，引入记录相对坐标的方式，相较于直接记录绝对坐标更能适应训练和识别时对ROI的缩放处理，提升识别精度；本发明在原始残差网络中引入软阈值化函数作为网络基本块中激活函数之一，提升了网络的抗噪性和鲁棒性。

本发明授权一种基于视频监控相机的弓网接触点识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视频监控相机的弓网接触点识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建匹配模板集和深度残差网络，根据受电弓图像历史数据，通过训练，得到训练好的深度残差网络； S2、基于训练好的深度残差网络，对受电弓进行实时在线识别，得到弓网接触点坐标； 所述构建匹配模板集，包括： 从所述受电弓图像历史数据中选出多张图像，从中截取受电弓子图像； 从子图像中提取出轮廓图像； 根据所述轮廓图像，构建匹配模板集； 所述构建深度残差网络，包括： 在原始基本残差模块的基础上，设置子网络模块，通过所述子网络模块自动学习得到一组或多组阀值； 通过预设软阀值化激活函数处理，降低噪声；形成深度残差网络基本模块； 通过堆叠多个所述深度残差网络基本模块，形成深度残差网络； 所述子网络模块包括依次连接的1×1卷积层、全连接层、1×1卷积层、全连接层和1×1卷积层； 所述步骤S1，包括： S11、根据所述受电弓图像历史数据和构建好的匹配模板集，计算得到每张受电弓图像历史数据的受电弓中心位置； S12、根据所述受电弓中心位置，选取感兴趣区域，并在所述感兴趣区域中标记出弓网接触点的相对位置； S13、将所有标记出的弓网接触点的相对位置，输入到构建好的深度残差网络中进行训练。

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