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龙图腾网获悉北京市南水北调团城湖管理处;北京工业大学申请的专利一种断路器状态的双因子校验方法和系统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：CN116486388B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202310437259.1，技术领域涉及：G06V20/60；该发明授权一种断路器状态的双因子校验方法和系统是由唐锚;刘秋生;万烁;赵柘;赵岳;孟祥奎;李营;刘鹏宇;王潇设计研发完成，并于2023-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种断路器状态的双因子校验方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种断路器状态的双因子校验方法和系统。其中，方法包括：首先是设计目标提取模块精准识别断路器手车上的文字标识目标框用以判别手车车窗中的断路器状态，利用文字检测的方式检测监控视频中断路器手车上的文字，对网络的精准识别能力、与目标框贴合程度提出了更高要求；其次设计多输入的神经网络对于指示灯图像和手车车窗图像两个输入进行识别比较。本发明具有检测更加精准、贴合，有效解决了人工巡查方法易受主观因素影响、现有文字检测网络的方法精准性、贴合程度不足的问题。

本发明授权一种断路器状态的双因子校验方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种断路器状态的双因子校验方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1、构建通过输入泵站断路器的指示灯图像和手车车窗图像识别断路器运行状态的多尺度特征融合的断路器状态双因子校验模型； 步骤S2、采集所述指示灯图像和手车车窗图像，并对其进行预处理； 步骤S3、将预处理后的指示灯图像和手车车窗图像输入所述多尺度特征融合的断路器状态双因子校验模型，对其进行训练； 步骤S4、将待识别的泵站断路器的手车车窗图像与指示灯图像输入到训练后的多尺度特征融合的断路器状态双因子校验模型，得到泵站的断路器手车状态双因子校验结果； 在所述步骤S1中，所述多尺度特征融合的断路器状态双因子校验模型包括：特征提取网络、特征融合网络和预测判别网络； 所述特征提取网络通过卷积层和多层卷积注意力模块提取指示灯图像和手车车窗图像的特征； 所述特征融合网络通过上卷积模块和上采样过程将每层卷积注意力模块的输出的特征融合，得到融合特征； 所述预测判别网络包括：手车车窗图像的文字识别模块和指示灯图像的状态分类模块； 将所述融合特征输入所述手车车窗图像的文字识别模块得到文字检测目标框的位置的坐标，再根据所述位置的坐标，判别断路器手车是推出状态或是推入状态； 将所述融合特征输入所述指示灯图像的状态分类模块，得到断路器手车是推出状态或是推入状态； 所述预测判别网络将所述手车车窗图像的文字识别模块的识别结果和所述指示灯图像的状态分类模块的识别结果对比，得到断路器运行是否正常； 在所述步骤S1中，所述特征提取网络通过卷积层和多层卷积注意力模块提取指示灯图像和手车车窗图像的特征的方法包括： 所述指示灯图像和手车车窗图像先输入卷积层，所述卷积层的输出输入五段串联的卷积注意力模块，得到指示灯图像和手车车窗图像的特征； 在所述步骤S1中，将所述融合特征输入所述手车车窗图像的文字识别模块得到文字检测目标框的位置的坐标的方法包括： 将所述融合特征经过卷积层进行信息压缩，得到表述单字符中心区域的概率的区域得分和表示相邻字符之间空间的中心概率的亲和度得分； 对区域得分和亲和度得分进行筛选，将区域得分和亲和度得分的数值大于预设阈值的像素区域作为文字部分候选区域；然后在文字部分候选区域内，再进行单词组件的连接；最后通过寻找四个顶点确立一个四边形，以最小的面积包围每个标签对应的连接分量，得到文字检测目标框的位置的坐标； 在所述步骤S1中，所述再根据所述位置的坐标，判别断路器手车是推出状态或是推入状态的方法包括： 根据所述位置的坐标统计各个断路器手车在推入状态下的文字检测目标框的面积的最大值与推出状态下的文字检测目标框的面积的最小值，取二者的平均值；应用手车车窗图像中文字检测目标框的面积与所述平均值比较，若本次的手车车窗图像中文字检测目标框的面积的值大于所述平均值，则分类为推出状态，否则分类为推入状态。

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