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龙图腾网获悉集美大学申请的专利基于深度学习的受电弓异常检测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：CN118736375B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202410778483.1，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于深度学习的受电弓异常检测系统是由张宗良;谢怡冰;王宗跃;蔡国榕;王兴华设计研发完成，并于2024-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的受电弓异常检测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及受电弓异常检测技术领域，且公开了一种基于深度学习的受电弓异常检测系统。该基于深度学习的受电弓异常检测系统通过数据采集模块采集列车运行信号、列车车号、列车车次以及通过摄像机拍摄的受电弓图像，数据处理模块对受电弓图像数据进行清洗、去噪以及放大操作，深度学习算法模型检测模块通过设置性能评估指标，对算法的性能评估指标进行计算，并对比PPYOLO算法、骨干网络为Darknet‑53的YOLOv3算法以及骨干网络为MobileNet的YOLOv3算法，选取最优算法PPYOLO算法进行受电弓异常检测，并将受电弓检测异常信息传输至数据记录模块进行存储，数据输出模块将受电弓异常信息输出至可视化界面。

本发明授权基于深度学习的受电弓异常检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的受电弓异常检测系统，其特征在于：包括数据采集模块、数据处理模块、深度学习算法模型检测模块、数据记录模块以及输出模块； 所述数据采集模块通过网络与数据处理模块连接； 所述数据处理模块通过网络与深度学习算法模型检测模块连接； 所述深度学习算法模型检测模块通过网络与数据记录模块连接； 所述数据记录模块通过网络与输出模块连接； 所述数据采集模块用于采集列车运行信号Lcxh、列车车号Lcch、列车车次Lccc以及通过摄像机拍摄的受电弓图像Sdgx，并将采集数据通过网络传输至数据处理模块； 所述数据处理模块接收数据采集模块传输的列车运行信号Lcxh、列车车号Lcch、列车车次Lccc以及通过摄像机拍摄的受电弓图像Sdgx，并对受电弓图像进行清洗、去噪以及放大操作，得到清洗受电弓图像Qxtx、去噪受电弓图像Qztx以及放大受电弓图像Fdtx； 所述数据处理模块将列车运行信号Lcxh、列车车号Lcch、列车车次Lccc清洗受电弓图像Qxtx、去噪受电弓图像Qztx以及放大受电弓图像Fdtx传输至深度学习算法模型检测模块； 所述深度学习算法模型检测模块设置性能评估指标，对算法的性能评估指标进行计算，并对比PPYOLO算法、骨干网络为Darknet-53的YOLOv3算法以及骨干网络为MobileNet的YOLOv3算法； 所述深度学习算法模型检测模块基于深度学习的PPYOLO算法对放大受电弓图像Fdtx进行检测，判断受电弓异常情况，并将异常信息上传至数据记录模块； 所述数据记录模块将深度学习算法模型检测模块传输的受电弓异常信息存储在系统存储介质中； 所述输出模块通过读取数据记录模块的系统存储介质，将受电弓被检测到的异常信息显示在系统可视化界面中。

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