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龙图腾网获悉青岛高重信息科技有限公司申请的专利一种基于深度学习和特征匹配的廊桥状态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：CN115272929B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202210893643.8，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于深度学习和特征匹配的廊桥状态检测方法是由潘执政;樊治国;杜世豪设计研发完成，并于2022-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习和特征匹配的廊桥状态检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习和特征匹配的廊桥状态检测方法，包括：从机场的现场摄像头获取图像数据；对获取的图像数据进行飞机、廊桥和廊桥对接状态检测；利用连续间隔帧的检测结果判断飞机是否到达停泊位置；在飞机停泊后，利用图像数据的检测信息以及飞机和廊桥的最大距离来确定廊桥的起始位置。本发明能从多角度对进行廊桥状态判断，具有良好的场景泛化性；对于廊桥被遮挡情况下也能进行有效廊桥状态判断，具有良好的鲁棒性；在机场面对雾天，雨天等可见度低的时候，廊桥状态检测也能很好的判断；该方法不需要额外的设备和人工划定判断区域，省去了后续维护成本。

本发明授权一种基于深度学习和特征匹配的廊桥状态检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习和特征匹配的廊桥状态检测方法，其特征在于，包括： 从机场的现场摄像头获取图像数据； 对获取的图像数据进行飞机、廊桥和廊桥对接状态检测； 利用连续间隔帧的检测结果判断飞机是否到达停泊位置； 根据图像数据的检测信息以及飞机静止后飞机与廊桥的最大距离来确定廊桥的起始位置，包括：通过目标检测模型Yolov5对解析的视频流图像数据进行目标飞机、廊桥以及廊桥状态检测，获取检测目标的位置信息；利用检测飞机信息，使用连续间隔帧差值判断飞机是否静止；在飞机静止后，利用检测的飞机和廊桥信息，分别计算其在前后帧飞机和廊桥的欧式距离D1和D2，并计算D1和D2的绝对值abs；判断得到的abs与设定的阈值1进行比较；提取检测到的廊桥起始状态的检测框并保存； 将确定的廊桥起始位置对应的特征进行卷积编码并保存，包括：将飞机、廊桥和廊桥对接状态检测的检测框特征通过卷积神经网络进行编码并保存到底库，并训练了廊桥状态分类模型，通过廊桥状态分类模型提取全连接层前的特征作为廊桥的编码特征；其中，卷积神经网络中，编码网络采用的是Resnet18网络，损失函数采用CircleLoss； 根据检测的飞机位置和廊桥起始位置进行廊桥状态判断，确定廊桥工作状态。

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