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龙图腾网获悉易思维(杭州)科技股份有限公司申请的专利一种多信息融合的接触网图像关键区域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：CN119625261B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411697185.6，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种多信息融合的接触网图像关键区域识别方法是由郭寅;尹仕斌;郭磊;王伟;谭富林设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多信息融合的接触网图像关键区域识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多信息融合的接触网图像关键区域识别方法，将接触网图像、导高值和拉出值分别与里程数据对应存储，形成图像数据集、导高数据集和拉出数据集；将所述图像数据集输入到深度学习模型中；输出图像中存在关键区域的概率并在图像中框选出关键区域；在所述导高数据集和拉出数据集中，查找疑似里程并设置平滑系数；记疑似里程处的图像为疑似图像，其他图像为图像I；对于图像I根据深度学习模型输出的概率判断是否存在关键区域；对于疑似图像，获取综合置信度，根据综合置信度判断是否存在关键区域；本方法基于数据趋势分析并通过数据融合的方式得到综合置信度，对深度学习模型输出的结果进行修正，有效降低了误识别。

本发明授权一种多信息融合的接触网图像关键区域识别方法在权利要求书中公布了：1.一种多信息融合的接触网图像关键区域识别方法，所述接触网图像关键区域包括图像中的吊弦区域和定位柱区域； 接触网巡检设备沿轨道行驶，同步获取：不同里程下的接触网图像以及不同里程下的接触网的导高值和拉出值； 将接触网图像、导高值和拉出值分别与里程数据对应存储，形成图像数据集、导高数据集和拉出数据集； 其特征在于，利用以下步骤，处理所述图像数据集、导高数据集和拉出数据集，判断各张接触网图像中是否存在关键区域： 1将所述图像数据集中的每张图像分别输入到预先训练好的深度学习模型中；所述深度学习模型输出各张图像中存在关键区域的概率并在图像中框选出关键区域； 在所述导高数据集和拉出数据集中，根据导高数据拉出数据的突变情况，查找接触网上可能存在吊弦和定位柱的里程位置，将查找到的里程位置记为疑似里程；分别在单个疑似里程的周围选取多个里程数据形成里程区间，在所述导高数据集拉出数据集中提取所述里程区间内的导高数据拉出数据，将提取出的导高数据拉出数据所对应的曲线的平滑程度作为该疑似里程处的平滑系数； 记图像数据集内疑似里程处对应的图像为疑似图像，其他图像为图像I； 2对于图像I，当深度学习模型输出的概率大于预设值时，该图像存在关键区域； 对于疑似图像，获取综合置信度，所述综合置信度为将深度学习模型输出概率与对应里程处的平滑系数融合得出的数据；若综合置信度大于阈值，则疑似图像中存在关键区域。

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