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龙图腾网获悉株洲中车时代电气股份有限公司申请的专利一种元学习与多尺度特征融合的受电弓状态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：CN116681928B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202310572584.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种元学习与多尺度特征融合的受电弓状态检测方法是由董文波;熊敏君;李晨;苏震;姚巍巍;田野;肖雄;颜家云;刘邦繁;王傲林;孙木兰;陈豪;张慧源;皮魏设计研发完成，并于2023-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种元学习与多尺度特征融合的受电弓状态检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种元学习与多尺度特征融合的受电弓状态检测方法，其包括：步骤S1：获取原始图像并处理；利用YOLOv4算法进行受电弓区域定位并在原始图像中进行裁剪；步骤S2：经元学习分类模型训练，将提取的受电弓ROI区域图像送入元学习分类器，并输出分类结果。本发明具有原理简单、适用范围广、能够有效提高检测精度等优点。

本发明授权一种元学习与多尺度特征融合的受电弓状态检测方法在权利要求书中公布了：1.一种元学习与多尺度特征融合的受电弓状态检测方法，其特征在于，包括： 步骤S1：获取原始图像并处理；利用YOLOv4算法进行受电弓区域定位并在原始图像中进行裁剪； 步骤S2：经元学习分类模型训练，将提取的受电弓ROI区域图像送入元学习分类器，并输出分类结果； 所述步骤S1的流程包括： 步骤S101：通过受电弓图像采集设备获取原始图像； 步骤S102：将采集到的原始图像送入YOLOv4目标检测网络，检测出图像中存在的受电弓位置并输出受电弓在原始图像中的位置坐标； 步骤S103：YOLOv4模型最终输出的结果为x,y,w,h以及置信度，对输出的位置做如下补偿： x,y,w,h=x,y,w+m,h+n 上式中，x,y分别表示检测框的中心点坐标，w,h分别表示检测框的宽和高，m、n分别表示裁剪区域在原始检测框尺寸基础上的补充量； 在所述YOLOv4目标检测网络中，利用YOLOv4算法进行受电弓ROI区域定位的训练，流程包括： 对获取的受电弓图像进行标注，将标注好的数据制作为COCO标准格式，并划分好训练集、测试集以及验证集； 设训练集为，其中为输入图像，为对应的标签，n为训练样本的数量，通过Backbone对输入图像进行特征提取，过程如下式所示： 上式中，表示生成的用于预测得特征值，f表示特征提取过程； 计算训练过程中产生的损失： 上式中，表示训练过程产生的损失；W与b分别表示神经网络中的连接系数与偏置系数； 完成损失函数求解后，首先对损失函数分别求关于连接系数与偏置系数的偏导数，然后通过使用批量随机梯度下降算法更新网络系数来最小化损失，完成神经网络的训练； 所述步骤S2中，采用基于度量学习的元学习分类器，通过卷积神经网络提取正负样本特征，并学习比较样本间相似性的度量方式，分别计算待检测ROI区域特征与正负样本图像特征的相似度大小来判断类别； 元学习采用N-wayK-shot分类方式，其中N表示类别数，K表示每类所采用的样本数量；特征提取过程中采用将浅层网络的特征与深层网络的特征进行融合；分类模型的组成包括特征提取模块以及相似性度量模块，两模块均采用轻量级的卷积神经网络构成；所述特征提取模块用于提取各样本集合图像的特征，所述相似性度量模块用来学习相似性度量方式； 所述特征提取模块的主干网络由VGG16的前五个卷积模块组成，具有第三个卷积模块的输出作为中间特征，用于多尺度融合； 所述步骤S2的训练过程包括： 步骤S601：将所有样本按照不同类别制作为训练集TR； 步骤S602：训练集TR中每类分别随机抽取k张样本组成支持集，其中，xi为图像，yi为标签，C为类别数，在剩余图像中随机抽取n张组成询问集，设由GAN网络增强后的负样本有W张，则训练次数由传统分类器的W次提升至次； 步骤S603：将支持集与询问集图像输入到特征提取模块中分别形成特征图与，设拼接操作表示将特征图按照深度方向拼接，则拼接后的特征为；设提取的特征为，将其与支持集特征进行拼接得拼接后的特征为； 步骤S604：将拼接后的特征输入相似性度量模块中，该模块输出0-1之间的标量，表示与之间的相似度，称为关系得分，如下式所示： 上式中，ri,j表示两特征之间的相似度得分，得分越大，表明相似度越高； 步骤S605：采用均方误差损失训练模型，使得正确匹配的样本之间相似性为1，错误匹配的样本之间相似性为0，如下式所示： 。

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