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龙图腾网获悉郑州信大先进技术研究院申请的专利基于深度学习的配电考试柜接线线序识别方法及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：CN115965952B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202211527671.4，技术领域涉及：G06V20/60；该发明授权基于深度学习的配电考试柜接线线序识别方法及系统是由李鹏飞;高毫林;李永才;叶森设计研发完成，并于2022-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的配电考试柜接线线序识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度学习的配电考试柜接线线序识别方法及系统，所述方法包括以下步骤：在学员接线操作完成后，采集接线顺序识别区域对应的第一待测图片；对第一待测图片进行识别区域缩放，得到第二待测图片，从第二待测图片中截取N个50×50的矩形图片；将矩形图片输入所述轻量接线顺序识别网络模型，得到N个1维的颜色数组；利用argmax函数对N个1维的颜色数组进行处理，预测出N个矩形图片对应的类别索引；将预测出的N个类别索引分别映射至对应的颜色标签，得到N个颜色标签；剔除N个颜色标签中相邻且相同的颜色标签，得到M个目标颜色标签；去掉M个目标颜色标签中的负样本NG，从而快速且准确地检测导线颜色顺序。

本发明授权基于深度学习的配电考试柜接线线序识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的配电考试柜接线线序识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 预先构建轻量接线顺序识别网络模型； 在学员接线操作完成后，采集接线顺序识别区域对应的第一待测图片；其中，所述接线顺序识别区域指的是配电考试柜的接线区域，所述第一待测图片的高为H，所述第一待测图片的宽为W； 对所述第一待测图片进行识别区域缩放，得到第二待测图片；其中，所述第二待测图片的高为h’，所述第二待测图片的宽为w’，w’=h’×W÷H； 按照从左至右顺序和步长step，从所述第二待测图片中截取N个50×50的矩形图片；其中，所述步长step=h’÷2； 将N个50×50的矩形图片输入所述轻量接线顺序识别网络模型，得到N个1维的颜色数组； 利用argmax函数对所述轻量接线顺序识别网络模型输出的N个1维的颜色数组进行处理，预测出N个矩形图片对应的类别索引； 将预测出的N个类别索引分别映射至对应的颜色标签，得到N个颜色标签；不同的类别索引与不同的颜色标签之间预先被配置为一对一的映射关系； 剔除N个颜色标签中相邻且相同的颜色标签，得到M个目标颜色标签；其中，M≤N； 去掉M个目标颜色标签中的负样本NG，获得所述接线顺序识别区域对应的导线颜色顺序。

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