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龙图腾网获悉北京建筑大学;中慧图策(北京)科技有限公司申请的专利基于深度学习的铁路沿线电线杆及杆号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：CN114694130B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202210205240.X，技术领域涉及：G06V20/62；该发明授权基于深度学习的铁路沿线电线杆及杆号检测方法和装置是由徐志洁;田宇;张健钦设计研发完成，并于2022-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的铁路沿线电线杆及杆号检测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了基于深度学习的铁路沿线电线杆及杆号检测方法和装置。所述方法，包括：获取待检测铁路沿线场景图像，其中，所述待检测铁路沿线场景图像包含电线杆；通过第一目标预测网络对所述待检测铁路沿线场景图像进行目标检测，得到电线杆和杆号区域的检测结果，其中，所述杆号区域包含电线杆号牌和所述电线杆号牌周围的背景区域；根据所述杆号区域的检测结果，从所述待检测铁路沿线场景图像中分割出杆号区域图像；通过第二目标预测网络对所述杆号区域图像进行目标检测，得到电线杆杆号的检测结果。基于该方法和装置，可以提高对于铁路沿线场景图像中电线杆及杆号的检测效率和检测精度。

本发明授权基于深度学习的铁路沿线电线杆及杆号检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的铁路沿线电线杆及杆号检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测铁路沿线场景图像，其中，所述待检测铁路沿线场景图像包含电线杆； 通过第一目标预测网络对所述待检测铁路沿线场景图像进行目标检测，得到电线杆和杆号区域的检测结果，其中，所述杆号区域包含电线杆号牌和所述电线杆号牌周围的背景区域； 根据所述杆号区域的检测结果，从所述待检测铁路沿线场景图像中分割出杆号区域图像； 通过第二目标预测网络对所述杆号区域图像进行目标检测，得到电线杆杆号的检测结果； 所述杆号区域的面积为所述电线杆号牌面积的2至10倍； 所述杆号区域的宽度为所述电线杆号牌宽度的2至4倍，所述杆号区域的高度与所述电线杆号牌的高度一致； 所述电线杆的检测结果包括电线杆检测框的置信度；所述获取待检测铁路沿线场景图像，包括： 获取待检测铁路沿线场景视频； 将所述待检测铁路沿线场景视频拆分成连续的多个所述待检测铁路沿线场景图像； 在所述通过第二目标预测网络对所述杆号区域图像进行目标检测，得到电线杆杆号的检测结果之后，所述方法还包括： 将多个已检测铁路沿线场景图像中，对应有相同电线杆杆号的若干已检测铁路沿线场景图像划分为一组； 根据各组中若干已检测铁路沿线场景图像的电线杆检测框的置信度，选取至少一个已检测铁路沿线场景图像，作为当前组已检测铁路沿线场景图像相应的电线杆的目标图像进行存储，将所述当前组已检测铁路沿线场景图像中其他已检测铁路沿线场景图像删除。

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