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龙图腾网获悉诺比侃人工智能科技(成都)股份有限公司申请的专利接触网悬挂状态缺陷智能识别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：CN120431513B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510929791.4，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权接触网悬挂状态缺陷智能识别系统是由苏茂才;林仁辉;李林宽;廖峪设计研发完成，并于2025-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本接触网悬挂状态缺陷智能识别系统在说明书摘要公布了：本发明属于智能检测与识别技术领域，具体涉及接触网悬挂状态缺陷智能识别系统，所述系统包括：异常指数计算单元、缺陷类别概率分析单元、数据增强单元和空间邻近概率场推断单元；所述异常指数计算单元，用于得到归一化值，基于归一化值，结合位置参数，得到复合异常指数；所述缺陷类别概率分析单元，用于通过对数似然函数映射形成缺陷类别概率分布；所述数据增强单元，用于得到缺陷类别、缺陷重心坐标及缺陷严重度量化值组成的缺陷三元组；所述空间邻近概率场推断单元，用于当任一各网格节点概率超出告警阈值时自动发出警告。本发明显著提升了缺陷检出率、定位精度与智能化维护效率。

本发明授权接触网悬挂状态缺陷智能识别系统在权利要求书中公布了：1.接触网悬挂状态缺陷智能识别系统，其特征在于，所述系统包括：异常指数计算单元、缺陷类别概率分析单元、数据增强单元和空间邻近概率场推断单元；所述异常指数计算单元，用于获取目标区段的接触网悬挂的视频帧，针对每一视频帧的每一采样点提取缺陷识别物理量，对缺陷识别物理量按设计标称值进行差分归一化并平方累加取平方根，得到归一化值，基于归一化值，结合位置参数，得到复合异常指数；所述缺陷类别概率分析单元，用于将复合异常指数输入预训练卷积神经网络，获取各缺陷类别的原始得分，将原始得分与对应视频帧的最大复合异常指数进行标准差归一化耦合，通过对数似然函数映射形成缺陷类别概率分布；所述数据增强单元，用于依据缺陷类别概率分布构建分类数据集；当某一缺陷类别样本量低于设定阈值时，对该缺陷类别下的视频帧执行定向混合裁剪-旋转数据增强，将所有缺陷类别下的视频帧输入对应缺陷类别的卷积回归网络，得到缺陷类别、缺陷重心坐标及缺陷严重度量化值组成的缺陷三元组；所述空间邻近概率场推断单元，用于将缺陷三元组映射至里程标与吊弦序号组成的双索引网格，构建覆盖全线路的缺陷概率场，当任一各网格节点概率超出告警阈值时自动发出警告；缺陷识别物理量包括：接触线实时垂度、悬挂波形峰-峰幅值和吊弦相对于垂直方向的瞬时偏角；第帧第采样点的复合异常指数为： ； 其中，为第帧第采样点接触线实时垂度；为垂度设计标称值；为第帧第采样点悬挂波形峰-峰幅值；为波形峰-峰幅值设计标称值；为第帧第采样点吊弦相对于垂直方向的瞬时偏角；为偏角设计标称值。

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