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龙图腾网获悉吉林建筑大学申请的专利冰雪装备状态检测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：CN120766051B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511287128.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权冰雪装备状态检测方法及系统是由陈奕颖;徐金;殷玥;屈明浩;刘国敏设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本冰雪装备状态检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及装备状态检测技术领域，具体公开了一种冰雪装备状态检测方法及系统，所述方法包括接收装备模型及其实景图像，对所述实景图像进行识别，在装备模型中标记风险区，构建由含有风险区的装备模型组成的模型库；接收待检测模型，将待检测模型遍历模型库，得到目标模型；根据目标模型的风险区确定内部检测点和表面检测点；基于内部检测点和表面检测点采集装备数据，构建实时状态模型，反馈至用户。本发明获取装备模型及其实景图像，构建模型库，在需要对装备进行实时检测时，根据已有的模型库确装备的风险分布情况，进而确定检测点，获取状态数据，构建实时状态模型，使得用户可以观察到装备状态，直观性强且非常及时。

本发明授权冰雪装备状态检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种冰雪装备状态检测方法，其特征在于，所述方法包括： 广播信息获取请求，接收装备模型及其实景图像，对所述实景图像进行识别，在装备模型中标记风险区，构建由含有风险区的装备模型组成的模型库；其中，识别目标至少包括冰附着区域； 接收用户上传的待检测装备的模型，作为待检测模型，将待检测模型遍历模型库，得到目标模型； 根据目标模型的风险区确定内部检测点和表面检测点； 基于内部检测点和表面检测点采集装备数据，根据所述装备数据构建实时状态模型，反馈至用户； 所述广播信息获取请求，接收装备模型及其实景图像，对所述实景图像进行识别，在装备模型中标记风险区，构建由含有风险区的装备模型组成的模型库的步骤包括： 广播信息获取请求，接收装备模型及其实景图像； 对所述实景图像进行主体识别，定位特征物，获取特征物的轮廓以及不同特征物的相对位置关系； 根据所述相对位置关系确定实景图像相对于装备模型的拍摄视角，基于拍摄视角对特征物的轮廓进行转换，得到装备模型上对应的包覆区域； 查询特征物中的风险特征物，将其对应的包覆区域标记为风险区； 统计含有风险区的装备模型，得到模型库； 其中，主体识别过程应用卷积识别模型，卷积识别模型的卷积特征库为预设的数据库，包括由特征物的图像确定的卷积特征。

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