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申请/专利权人：中铁电气化局集团有限公司

摘要：本申请提供一种接触网承力索损伤检测数据分析方法，属于接触网设备状态性能检测技术领域。获取接触网检测数据后，筛选出承力索的检测数据并进行标注与数据存储；使用Retinex增强算法对所述承力索检测数据进行图像增强；对所述图像增强检测数据选择性进行数据扩充；使用yolov5模型进行特征提取和鉴别；所述模型中添加改进的CBAM注意力机制模块；设定损失函数降低异常图像比例；在获得损伤检测分析结果后，进一步将事故高发时间段信息和事故高发地区信息进行统计分析。本申请提出的分析方法，显著提高了所述承力索损伤的检测精度，提供了一个高效、可靠且具备前瞻性的解决方案，充分满足了现代化铁路运营的安全需求。

主权项：1.一种接触网承力索损伤检测数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，基于接触网检测数据，进行筛选，融合环境信息、检测信息进行检测与分类，筛选出承力索检测数据，并对不同损伤类别进行标注；建立数据库，对所述承力索检测数据进行存储；步骤二，对所述承力索检测数据进行图像增强，增强对比度和细节，得到图像增强检测数据；步骤三，对所述图像增强检测数据进行数据扩充；步骤四，使用yolov5模型进行特征提取和鉴别；其中，在主干网络特征提取完成后与预测输出之前添加改进的CBAM注意力机制模块；其中，通道注意力模块和空间注意力模块均使用缩放因子进行归一化：步骤五，获得损伤检测分析结果；所述步骤二中使用Retinex增强算法为： ;其中，T0x为初始亮度估计图，LSx为原图中的每个像素，x是像素点，S是像素点的色彩分量，R、G、B分别是红色分量、绿色分量、蓝色分量； ,,其中，是一个包含横向与纵向的差分算子，d是对像素点位置进行差分计算，∑是求和算符，是微小参数，h，v表示横向和纵向，W是权重矩阵，T为亮度，Tx是像素点x亮度，d是像素点位置；其中，改进的CBAM注意力机制模块使用如下公式进行计算： ;其中，μC表示特征的均值和σ2C表示特征的方差，γ是缩放可调变换参数，α是移动可调变换参数，τ是微小常数，C是通道数，Cin是输入通道数，Cout是输出通道数，BN是批量归一化函数；所述承力索损伤类别包括断丝、断股、磨损、腐蚀、开裂、变形、接头松动、接头损坏。

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