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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利起落架安全销和空速管套的回收完整性识别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：CN119229085B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411178407.3，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权起落架安全销和空速管套的回收完整性识别方法和装置是由夏海廷;熊金红;李沛根;郭荣鑫设计研发完成，并于2024-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本起落架安全销和空速管套的回收完整性识别方法和装置在说明书摘要公布了：本发明涉及航空安全技术领域，尤其涉及起落架安全销和空速管套的回收完整性识别方法和装置，其中，识别方法包括：获取工具箱内部的实时图像；所述工具箱用于摆放从起落架上回收的多个安全销和多个空速管套，且工具箱中设有多个指定摆放安全销的第一区域，以及指定摆放空速管套的第二区域；基于目标检测模型，识别所述实时图像中的每个第一区域是否均存在安全销，且每个第二区域是否均存在空速管套，若是，则判定所有安全销和空速套管已完整回收；其中，所述目标检测模型为经过预先的训练过程得到的具有适配的权重参数的深度学习模型。本发明能够并实时、准确地识别起落架安全销和空速管套的回收完整性。

本发明授权起落架安全销和空速管套的回收完整性识别方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种起落架安全销和空速管套的回收完整性识别方法，其特征在于，包括： 获取工具箱内部的实时图像；所述工具箱用于摆放从起落架上回收的多个安全销和多个空速管套，且工具箱中设有多个指定摆放安全销的第一区域，以及指定摆放空速管套的第二区域； 基于目标检测模型，识别所述实时图像中的每个第一区域是否均存在安全销，且每个第二区域是否均存在空速管套，若是，则判定所有安全销和空速套管已完整； 其中，所述目标检测模型为经过预先的训练过程得到的具有适配的权重参数的深度学习模型； 所述目标检测模型为：使用倒残差模块替换YOLOv8n神经网络模型的骨干网络中的卷积模块、CSPLayer_2Conv模块和SPPF模块得到的； 其中，所述倒残差模块为MobileNetV3神经网络模型中的模块； 所述第一区域的数量为三个，第二区域的数量为三个，所述预先的训练过程包括： S1、获取至少64幅初始的训练图像； 所述初始的训练图像中，按照每个第一区域是否存在安全销、每个第二区域是否存在空速管套包括64种摆放方式的分类； S2、对所述初始的训练图像中的安全销和空速管套进行标注处理和增强处理，得到最终的训练图像； S3、在所有的最终的训练图像中，筛选存在全部的安全销和空速管套的最终的训练图像作为正例集，其余的最终的训练图像作为负例集，所述正例集和负例集共同组成训练数据集； S4、使用所述训练数据集对初始的目标检测模型进行训练，得到具有适配的权重参数的目标检测模型； 其中，所述预先的训练过程的初始学习率为0.01，batch为16，epoch为300。

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