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龙图腾网获悉南京国电南自轨道交通工程有限公司申请的专利一种联合局部特征和全局特征的R-FCN刀闸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：CN114821042B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202210453322.6，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种联合局部特征和全局特征的R-FCN刀闸检测方法是由肖振远;宗起振;陶征勇;李佑文;褚红健;曾清旋设计研发完成，并于2022-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种联合局部特征和全局特征的R-FCN刀闸检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种联合局部特征和全局特征的R‑FCN刀闸检测方法，该方法基于深度学习网络模型R‑FCN对变电站的刀闸进行状态检测。通过对变电站辅助监控系统嵌入网络摄像机集控软件实现相机多位置、多角度在不同室外天气环境、背景的刀闸图像采集，构建多样性的刀闸数据；通过对R‑FCN输出预测网络并联融入全局特征预测模块，补充原始网络只通过局部特征预测刀闸产生的感受野不足缺陷，提升对部分遮挡的刀闸检测准确率，降低对复杂背景中刀闸的漏检率和误检率；通过对局部特征预测结果和全局特征预测结果正则化后进行预测结果累加，实现全局特征预测结果对局部特征预测结果的补充，满足变电站刀闸远程检测和无人化值守的需求。

本发明授权一种联合局部特征和全局特征的R-FCN刀闸检测方法在权利要求书中公布了：1.一种联合局部特征和全局特征的R-FCN刀闸检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：搭建变电站辅助监控系统，从不同的相机角度和不同时刻的天气情况对目标进行图像采集； 步骤2：对步骤1采集的图像划分为训练集图像、测试集图像，并对图像数据集进行清洗以及标注； 步骤3：构建具有联合局部特征和全局特征的R-FCN刀闸检测模型：调整R-FCN主干特征提取网络：采用分类网络ResNet101作为主干特征提取网络，在ResNet101第四组卷积层后使用区域建议网络RPN操作产生感兴趣区域，抛弃使用ResNet101第五组卷积层后面的池化层和全连接层； 步骤4：基于步骤3调整的主干特征提取网络，输出的通道数为2048个，在其后面附加卷积核大小为1×1的卷积层将通道数降低为1024个； 步骤5：构建局部特征预测分支：采用原始具有局部特征预测的网络模型R-FCN输出局部预测结果，且局部特征预测采用RPN建议区域划分为7×7个局部区域进行预测； 步骤6：构建全局特征预测分支：全局特征预测基于步骤4操作提取的语义特征，首先对提取的语义特征进行池化操作，统一提取的语义特征大小；然后，串联使用卷积核大小为7×7和1×1的卷积层输出全局预测结果； 步骤7：融合局部预测结果和全局预测结果：对局部预测结果和全局预测结果进行正则化，统一缩放至同一数值区间并进行相加，完成信息融合预测； 步骤8：训练模型：模型训练使用的损失函数选择与R-FCN网络相同的损失函数，用于指导模型参数的优化；网络训练参数更新至损失函数收敛，保存网络模型。

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