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龙图腾网获悉江苏新绿能科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的接触网磨耗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：CN117314849B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202311233941.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的接触网磨耗检测方法是由曾晓红;李向东;郑殷;谢生波;李奇;钟建;柴正均;席浩洲;钱云峰设计研发完成，并于2023-09-23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接触网磨耗检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度学习的接触网磨耗检测方法，其中该方法利用安装在检测车、维修作业车等轨道车辆上的接触网图像采集模块、车底振动补偿模块和车载检测主机相互配合完成，在车辆行驶过程中，对接触网表面磨耗程度进行实时检测。所述接触网图像采集模块包括两台高速工业相机、高清成像触发模块、辅助光源模块。所述车载检测主机包括图像处理模块、立体匹配模块与点云计算模块。所述车载检测主机通过总线连接高清成像触发模块，控制辅助光源模块及两台工业相机同步拍摄接触网图像数据，通过图像处理模块接收数据，实现图像滤波降噪。本发明利用深度学习算法实现接触网的三维重建，可更直观清晰的检测接触网磨耗程度。

本发明授权一种基于深度学习的接触网磨耗检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的接触网磨耗检测方法，其特征在于，包括步骤： S100，初始化接触网磨耗检测系统各模块参数； S200，车载检测主机通过总线连接高清成像触发模块，控制辅助光源模块及两台高速工业相机同步拍摄接触网图像数据； S300，车载检测主机通过图像处理模块接收数据，实现图像平滑处理与滤波降噪，通过基于STransMNet算法的立体匹配模块与点云计算模块实现接触网的三维重建； S400，车载检测主机通过振动补偿模块对模型进行修正，对比数据库接触网参数，实现磨耗程度评估； 所述接触网磨耗检测系统包括接触网图像采集模块、车底振动补偿模块与车载检测主机； 所述接触网图像采集模块包括两台高速线阵CCD相机、辅助光源与及高清成像触发设备； 所述振动补偿模块由激光雷达组成，通过多棱镜散射扫描实现偏移角的测定； 所述车载检测主机包含图像处理模块、立体匹配模块与点云计算模块，并通过总线与各模块连接； 利用图像处理模块实现图像的高斯滤波降噪： 高斯滤波器实现图像平滑处理与滤波降噪可表示为： Gx,y的一阶方向导数为： 其中：表示梯度矢量，n表示方向矢量； 将Gn与图像fx,y卷积，调整n的方向，当边缘方向正交的时候即得到n； 所述基于STransMNet算法的立体匹配模块包括：提取左右图像特征的摆动变换模块、用于匹配代价约束的最优传输模块、用于视差图回归的Modify‑WTA模块、和用于优化回归视差图的图层调整模块； 所述基于STransMNet算法的立体匹配获得视差图，包括步骤： S301，通过摆动变换模块实现左右图像的特征提取，实现浅层特征能包含局部丰富的细节信息，深层特征包含全局关联信息； S302，通过相关计算计算特征相似度，得到匹配代价体； S303，通过特征差异化损失，提高模型训练对细节关注的能力，特异损失Ldiff可计算为： 其中：H表示特征高度；Lploe,j表示第j极线损失；zp,i表示极线上的第i个特征；yi为zp,i对应的标签；σ为softmax计算； 然后构建损失函数： L＝w1Ld1,r+w2Ld1,f+w3Lbe,f+w4Lrr+w5Ldiff其中：w1‑w5表示损失函数权重；Ld1,r与Ld1,f亚分辨率与原始分辨率视差图的平均SmoothL1损失；Lbe,f是遮挡图的交叉熵损失，他表征了预测的遮挡图与真实的遮挡图之间的误差： 其中zocc表示遮挡部分，znoc表示非遮挡部分，M和N分别表示区域相应区域的像素个数，Lrr表示相对响应损失： 其中ti表示匹配矩阵T中匹配像素集合中的元素，表示匹配矩阵T中遮挡而导致不匹配的像素集合中的元素，NT与MT分别表示上述两个集合的总个数； S304，通过最优传输模块对匹配代价进行唯一性约束； S305，利用Modify‑WTA回归生成亚分辨率视差图，通过上采样恢复为原始图像分辨率的视差图； S306，通过图层调整模块融合左图像与恢复的视差图、遮挡图信息，生成优化后的视差图和遮挡图； 所述点云计算模块结合立体匹配模块所生成的视差图实现接触网三维重建： 所述点云模块将立体匹配模块生成视差图转换为深度图： 其中D与d分别表示深度与时差，B表示基线长度，fx,y表示像素单位，x0l与x0r分别表示左右视图主点的列坐标； 通过深度图计算相机坐标系下的点云实现三维重建： Z＝D其中，x，y为像素的列坐标和行坐标。

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