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龙图腾网获悉徐州驷马科技有限公司申请的专利一种基于机器视觉的摩天轮吊厢安全检测与异常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：CN121033768B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511545001.9，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于机器视觉的摩天轮吊厢安全检测与异常识别方法是由赵威;姜远超;卓厚宾设计研发完成，并于2025-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的摩天轮吊厢安全检测与异常识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器视觉的摩天轮吊厢安全检测与异常识别方法，包括如下步骤：取登乘平台和圆周位置图像，结合编码器与传感器确定吊厢位置；对门体、门锁、门缝、压杆、紧固件和悬挂臂区域校正并提取图像和结构特征，形成部件状态数据；将状态数据与旋转位置索引展开拼接，生成特征表示；基于所述表示训练位置条件化Koopman算子集合，采用分块稀疏并在裂纹子块设增长约束；利用算子集合进行跨圈预测和循环一致性建模，得到残差、谱偏移和逻辑违例结果；基于结果生成复合异常分数并判定等级；输出等级并生成检修建议。本发明过引入位置条件化的Koopman算子集合，实现摩天轮吊厢的跨圈预测与循环一致性建模。

本发明授权一种基于机器视觉的摩天轮吊厢安全检测与异常识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的摩天轮吊厢安全检测与异常识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取布置在摩天轮登乘平台和圆周位置上工业相机采集的图像，结合旋转角度信号确定吊厢在旋转过程中的位置； 对吊厢门体、门锁、门缝、压杆、紧固件和悬挂臂的区域进行校正，并提取图像特征和结构特征，形成部件状态数据； 对所述部件状态数据进行特征变换，生成携带旋转位置信息的特征表示； 基于所述特征表示建立位置条件化的Koopman算子集合，采用分块稀疏结构以反映不同部件之间的逻辑耦合关系，并在裂纹检测对应的算子子块中设置增长约束； 利用所述Koopman算子集合执行跨圈同位置预测和整圈循环一致性建模，得到预测残差、谱偏移结果和逻辑约束违例结果； 基于所述预测残差、谱偏移结果和逻辑约束违例结果生成复合异常分数，并根据复合异常分数确定吊厢部件的异常等级，输出异常等级和检修建议； 条件化的Koopman算子集合的构建包括： 根据角度编码器输出的旋转位置信号，将摩天轮一圈的旋转过程划分为若干位置区间，每个区间对应特定的吊厢方位； 将携带旋转位置信息的高维特征表示输入训练模块，在各个区间内分别训练出相应的Koopman算子单元，用于表征区间内部件状态数据的变化规律； 按照旋转位置划分区间并在各区间内训练对应的Koopman算子单元，将所有算子单元组合形成算子集合； 在训练过程中对算子集合施加分块稀疏约束，使门锁与门缝、压杆与人体姿态、紧固件与悬挂臂分别形成相互耦合的算子子块，其余部件之间保持稀疏； 并在裂纹检测对应的算子子块中设置增长约束，以表征裂纹或腐蚀随时间逐渐扩展的趋势。

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