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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于单分类和异常生成的高铁接触网异物检测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：CN115690730B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202211159681.7，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于单分类和异常生成的高铁接触网异物检测方法及系统是由陈积明;刘晨;贺诗波设计研发完成，并于2022-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于单分类和异常生成的高铁接触网异物检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于单分类和异常生成的高铁接触网异物检测方法及系统。该方法包括单分类预训练、异常生成、单分类微调和测试阶段。单分类预训练阶段仅在接触网正常数据集上训练，设计掩码自编码器，从监控视频中抽取的每帧图片中学习铁路场景下的语义特征；异常生成阶段采用泊松融合将其他场景下的异物迁移到高铁场景下，生成接触网异常数据；单分类微调阶段针对异常数据对掩码自编码器进行微调；在测试阶段对每张接触网图片通过计算异常分数进行异常检测。该方法不需要真实的异常样本，学习到的模型针对多场景下多类型未知异物有较高的检测准确性和泛化性，有效保证高速铁路运行的安全性。

本发明授权基于单分类和异常生成的高铁接触网异物检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于单分类和异常生成的高铁接触网异物检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、单分类预训练：采用掩码自编码器提取接触网正常图片的高层语义特征，基于接触网正常图像数据对掩码自编码器进行预训练；步骤S1具体为： 输入预处理后的高铁接触网正常场景下RGB图片x，将其拆分为M行N列共M×N张子图，利用随机掩码矩阵I∈rM×N对子图进行覆盖，针对高铁接触网场景下漂浮物多集中于图片上方的特征，设计随机掩码矩阵概率分布为： 其中Im,n＝1表明从上到下从左到右编号分别为m,n的子图被覆盖；对于被覆盖子图，采用掩码特征学习器计算每个像素点的替代值： 其中表示在图片中坐标为a,b的像素点的替代值，fp表示从原始像素值到掩码值的掩码特征映射网络，由全体像素值共享；完成像素值的替换后，经过由编码器fe和解码器fd组成的重构图片生成器，生成重构图片掩码自编码器预训练的优化目标为： 其中lrec为高铁接触网图像像素级的掩码重构误差，D为只包含正常图片的接触网训练集，Ia,b表明a,b像素点是否被掩盖，为1时表示经过掩码，为0时表示不经过掩码；Ex～D表示图片服从训练集分布时的数学期望；lic为接触网单分类误差，λ1为接触网单分类误差loc的权重；h为接触网图像经过编码器fe的输出； S2、异常生成：将接触网正常图片作为源域数据，将异物图片作为目标域数据，依据接触网源域背景建模，结合目标域异物图像，利用泊松融合生成接触网异物图像数据集； S3、单分类微调：利用生成的异常图像数据集对预训练完成的掩码自编码器进行微调； S4、在测试阶段，对每张接触网图片计算其异常分数，当分数超出阈值时将其判断为异常。

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