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龙图腾网获悉合肥城市云数据中心股份有限公司申请的专利一种基于深度学习的数据中心机房配电柜检测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：CN115937198B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310015929.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的数据中心机房配电柜检测方法是由李晓洁;甘琎杰;谢贻富;黄育庆;张阳;刘胜军;崔靖;丁正;刘宇;谢飞设计研发完成，并于2023-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的数据中心机房配电柜检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的数据中心机房配电柜检测方法，包括：数据采集；进行目标检测标签标注；搭建Yolov5网络模型进行训练；搭建MaskRCNN网络模型进行训练；获取检测结果，若检测结果中包含仪表盘则进入下一步，否则进入步骤9；进行图像细化、边缘检测、直线检测，判断是否出现异常情况，若出现异常情况则进行报警；将步骤8中获取的仪表盘读数与设定的发出警报的最大值和最小值进行对比，若超过最大值和或小于最小值进行报警。本发明的成本更低，可大大降低数据中心运维成本；本发明可处理复杂业务识别，本发明针对设备指示灯与仪器仪表，基于Yolov5的检测算法有更为精准的定位与识别效果，基于MaskRCNN的分割算法有更好的指针提取效果。

本发明授权一种基于深度学习的数据中心机房配电柜检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的数据中心机房配电柜检测方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤： 1数据采集：对机房现场设备进行拍照收集样本形成数据集，分为目标检测数据集和实例分割数据集，并将每份数据集按6:2:2的比例划分为训练集、验证集和测试集； 2使用标注软件Labelme对数据集中机房需要检测的部件进行目标检测标签标注，得到经过标注的目标检测数据集，对MaskRCNN网络模型所需的仪表盘指针数据进行标注，得到经过标注的实例分割数据集； 3搭建Yolov5网络模型，采用经过标注的目标检测数据集对Yolov5网络模型进行训练，得到训练好的Yolov5网络模型；搭建MaskRCNN网络模型，采用经过标注的实例分割数据集对MaskRCNN网络模型进行训练，得到训练好的MaskRCNN网络模型； 4将待检测图像输入到训练好的Yolov5网络模型中，获取检测结果，若检测结果中包含仪表盘则进入下一步，否则进入步骤9； 5获取检测到的仪表盘图像，并使用训练好的MaskRCNN网络模型进行检测，得到带有mask信息的仪表盘指针图像； 6采用并行迭代细化算法对仪表盘指针图像进行图像细化； 7采用Canny边缘检测算法对细化后的仪表盘指针图像进行边缘检测； 8使用霍夫变换对经过边缘检测后的图像进行直线检测，来确定图像中仪表盘指针的具体位置，根据仪表盘指针倾斜角度对比确定仪表盘读数； 9将步骤4检测结果中的指示灯检测结果与配电柜正常情况下指示灯信息进行模板匹配，判断是否出现异常情况，若出现异常情况则进行报警；将步骤8中获取的仪表盘读数与设定的发出警报的最大值和最小值进行对比，若超过最大值和或小于最小值进行报警； 在步骤3中，所述Yolov5网络模型的骨架网络采用CSPNet的结构，Yolov5网络模型的损失函数采用三种loss加权平均的方法： ； 其中，均为平衡系数，是分类损失，为网络置信度损失，为网络预测框的定位损失，同时针对不同预测特征层的采取不同权重： ； 式中，表示预测小目标物体的损失，其权重超参数是4.0，表示预测中等目标物体的损失，其权重超参数是1.0，表示预测大目标物体的损失，其权重超参数是0.4； 在步骤3中，所述MaskRCNN网络模型的损失函数为： ； 其中，是分类损失，为回归损失，是预测像素点mask的损失，其公式如下： 的公式如下： ； 其中，表示当第k个通道对应目标的真实类别时为1，否则为0；表示当前位置的mask的label值，为0或1；为当前位置的输出值，sigmoid表示输出经过sigmoid函数变换后的结果；表示输入的特征图边长的像素数； 在步骤6中，所述并行迭代细化算法具体是指：以3x3像素点为例设定前景点为1，背景点为0； 条件1：p1为前景点； 条件2：8邻域的点数=2且=6； 条件3:8领域01模式数为1； 条件4：p2*p4*p6=0； 条件5：p4*p6*p8=0； 条件6：p2*p4*p8=0； 条件7：p2*p6*p8=0； 每次迭代由两个步骤组成：步骤一，标记符合条件1,2,3,4,5的点,删除标记的点；步骤二，标记符合条件1,2,3,6,7的点,删除标记的点； 重复执行以上两个步骤直至没有满足条件的像素点。

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