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龙图腾网获悉中铁建电气化局集团运营管理有限公司申请的专利一种基于4C检测的高铁接触网防零部件脱落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：CN120563809B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510668911.X，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于4C检测的高铁接触网防零部件脱落方法及系统是由陈兵杨;孟元;及伟;冯健;陈军;田磊;高茂源;陈志博;杨庆泽设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于4C检测的高铁接触网防零部件脱落方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及高铁运维技术领域，提出了一种基于4C检测的高铁接触网防零部件脱落方法及系统，包括：通过目标检测网络模型识别原始图像数据，获取高铁接触网部件的关键部件数据；通过细粒度检测网络模型对关键部件数据进行特征提取，得到关键部件特征数据；基于关键部件特征数据对关键部件进行防松状态判断，得到关键部件的防松检测数据；基于防松检测数据与历史状态数据构建时空特征矩阵，通过风险评估模型计算关键部件的脱落风险系数；基于脱落风险系数进行防脱落预警，生成包含定位信息、异常类型及维修建议的防脱落预警报告，并发至管理人员。本发明实现了对高铁接触网关键防松部件高精度的松动状态监测，能够提前预警脱落风险。

本发明授权一种基于4C检测的高铁接触网防零部件脱落方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于4C检测的高铁接触网防零部件脱落方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取高铁接触网部件的多源检测数据，所述多源检测数据包括4C检测装置采集的原始图像数据以及历史状态数据； 通过目标检测网络模型识别原始图像数据，获取高铁接触网部件的关键部件数据，关键部件包括螺栓-螺母组合、止动垫片和开口销； 通过目标检测网络模型识别原始图像数据，获取高铁接触网部件的关键部件数据，包括： 基于YOLOv5网络构建目标检测网络模型，通过目标检测网络模型生成候选区域，采用自适应特征金字塔提取多尺度特征，获取螺栓-螺母组合、止动垫片和开口销的粗粒度位置； 采用动态置信度阈值对所述候选区域进行筛选，结合目标尺寸分布特征对重叠候选区域进行融合优化，输出关键部件的精确边界框； 通过细粒度检测网络模型对所述关键部件数据进行特征提取，得到关键部件特征数据； 基于所述关键部件特征数据对所述关键部件进行防松状态判断，得到所述关键部件的防松检测数据； 基于防松检测数据与历史状态数据构建时空特征矩阵，通过风险评估模型计算所述关键部件的脱落风险系数； 所述基于防松检测数据与历史状态数据构建时空特征矩阵，通过风险评估模型计算所述关键部件的脱落风险系数，包括： 构建时空特征矩阵，将防松检测数据与历史状态数据在时间维度和空间维度进行对齐，得到反映关键部件的松动状态随时间变化及空间分布的多维特征矩阵； 通过深度集成风险评估模型，对时空特征矩阵进行识别，得到各关键部件的脱落风险系数； 所述深度集成风险评估模型采用三层架构，其中： 第一层基于梯度提升决策树建立部件松动基础风险评估模型，生成初始风险系数； 第二层结合长短期记忆网络捕获时间序列趋势特征，对初始风险系数进行时间维度校正； 第三层通过图卷积网络建模部件间空间拓扑关系，对初始风险系数进行空间维度风险校正； 基于所述脱落风险系数进行防脱落预警，生成包含定位信息、异常类型及维修建议的防脱落预警报告，并发至管理人员。

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