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龙图腾网恭喜国电南京自动化股份有限公司申请的专利一种基于SW-FSSD的数字仪表字符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：CN114399754B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202111660490.4，技术领域涉及：G06V20/60；该发明授权一种基于SW-FSSD的数字仪表字符检测方法是由肖振远;宗起振;陶征勇;李实秋;管金酉;卢沁欣设计研发完成，并于2021-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SW-FSSD的数字仪表字符检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于SW‑FSSD的数字仪表字符检测方法，其包括：构建SW‑FSSD模型作为数字仪表字符检测模型，并进行模型训练；利用IPC采集数字仪表的字符图像；将字符图像输入训练好的数字仪表字符检测模型；利用数字仪表字符检测模型对字符图像进行特征提取并分类，将模型的高低层予以特征融合获得字符类别，输出字符检测结果。本发明能够提升数字仪表字符检测的准确性和有效性，满足牵引变电所数字仪表字符智能化检测的需求。

本发明授权一种基于SW-FSSD的数字仪表字符检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SW-FSSD的数字仪表字符检测方法，其特征在于，包括如下步骤：利用IPC采集数字仪表的字符图像；将字符图像输入预先构建的数字仪表字符检测模型，其中，所述数字仪表字符检测模型采用SW-FSSD模型；利用数字仪表字符检测模型对字符图像进行特征提取并分类，获得字符类别，输出字符检测结果；所述SW-FSSD模型包括依次连接的主干特征提取网络、多尺度特征提取网络、特征融合结构和分类器，其中，主干特征提取网络采用VGG16网络的前十三层卷积层，多尺度特征提取网络包括3组不同尺度分辨率输出的卷积层，特征融合结构采用FPN结构；所述SW-FSSD模型的分类损失函数采用部分加权分类损失函数SWLoss，部分加权分类损失函数SWLoss的表达式如下： ；其中，表示数字仪表字符检测模型的部分加权分类损失，N为数字仪表字符检测模型预测的锚框总数量，表示预测锚框和标注锚框关于任一字符类别是否匹配的指标参数，表示数字仪表字符检测模型预测字符类别的概率值，p为字符类别总数，，表示每个字符类别的分类损失，表示第k个字符类别的类别不平衡因子。

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