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龙图腾网获悉齐丰科技股份有限公司申请的专利一种基于光流法和深度学习的刀闸状态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：CN117253167B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202311207956.4，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于光流法和深度学习的刀闸状态识别方法是由王健;张振;欧啸天;李清;苗林设计研发完成，并于2023-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于光流法和深度学习的刀闸状态识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于光流法和深度学习的刀闸状态识别方法，包括有视频采集模块、深度学习状态识别模块和光流法识别模块，所述识别方法步骤为：步骤一、视频采集模块采集刀闸视频数据，处理器将刀闸视频数据转换为连续的图像序列；步骤二、图像序列前五帧进入到深度学习状态识别模块中进行刀闸的初始状态识别处理；步骤三、深度学习状态识别模块判断刀闸的初始状态，异常时发出报警信息，正常时图像序列进入下一步；步骤四、刀闸初始状态正常的图像序列进入到光流法识别模块内进行处理，并根据预先设置的关键点开始进行追踪，如追踪成功，则输出刀闸运行状态信息；如追踪失败，则将图像序列的后五帧传入到深度学习状态识别模块中处理，并输出刀闸运行状态信息。

本发明授权一种基于光流法和深度学习的刀闸状态识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于光流法和深度学习的刀闸状态识别方法，包括有视频采集模块、深度学习状态识别模块和光流法识别模块，其特征在于：所述基于光流法和深度学习的刀闸状态识别方法步骤为： 步骤一、视频采集模块采集刀闸视频数据，处理器将刀闸视频数据转换为连续的图像序列； 步骤二、图像序列前五帧进入到深度学习状态识别模块中进行刀闸的初始状态识别处理； 步骤三、深度学习状态识别模块判断刀闸的初始状态，异常时发出报警信息，正常时图像序列进入下一步； 所述深度学习状态识别模块对应算法流程描述如下： 首先数据预处理：加载训练图片和标签，对图片进行缩放和裁剪，对标签进行相应的映射和转换； 其次定义模型：定义输入层、卷积层、池化层和输出层； 然后损失函数计算：计算分类损失、置信度损失、坐标损失和总损失； 再然后训练模型：定义优化器和学习率衰减策略，在训练集上进行训练，并在验证集上进行验证，保存模型和权重； 最后预测：加载模型和权重，对输入图片进行预处理，运行模型得到输出结果，进行后处理包括NMS和输出结果的解析，展示结果或保存结果； 步骤四、判断刀闸初始状态正常的的图像序列进入到光流法识别模块内进行处理，并根据预先设置的关键点开始进行追踪，如关键点移动的轨迹呈现为线性，视为追踪成功，输出刀闸运行状态信息；如关键点移动的轨迹为非线性，视为追踪失败，并将图像序列的后五帧传入到深度学习状态识别模块中，深度学习状态识别模块输出刀闸运行状态信息。

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