中车长春轨道客车股份有限公司周建航获国家专利权
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龙图腾网获悉中车长春轨道客车股份有限公司申请的专利基于多模态特征融合的受电弓智能识别方法、介质和设备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：CN121121427B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511678033.6，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于多模态特征融合的受电弓智能识别方法、介质和设备是由周建航;高阳;李波;单正辉设计研发完成，并于2025-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多模态特征融合的受电弓智能识别方法、介质和设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多模态特征融合的受电弓智能识别方法、介质和设备，属于轨道交通计算机视觉技术领域，包括步骤：采集轨道车辆受电弓运行场景的RGB与深度数据；利用通道复制方式扩展深度数据的通道至与RGB数据相同；利用双流Transformer特征编码器得到多阶段的深度和RGB编码特征；利用多级双流互信息融合模块，得到多尺度的融合特征；利用密集连接特征解码器，得到多尺度解码器临时输出结果；用深监督机制指导各尺度解码结果进行差异化学习，并通过融合操作获得模型最终的受电弓智能识别结果。本发明可获得准确且鲁棒的像素级预测图像，为轨道交通智能运维检修工作、行车安全早期预警以及多模态信息应用提供有利支持。
本发明授权基于多模态特征融合的受电弓智能识别方法、介质和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态特征融合的受电弓智能识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、采集轨道车辆受电弓运行场景的RGB与深度数据，构建轨道交通受电弓智能识别基准数据集； 步骤2、对每一深度-RGB数据对中的深度图像，利用通道复制方式扩展深度数据的通道至与RGB数据相同； 步骤3、利用双流Transformer特征编码器分别编码深度和RGB数据，得到多阶段的深度和RGB编码特征； 步骤4、利用多级双流互信息融合模块，在编码器与解码器之间增强各阶段深度与RGB编码特征的多层次混合，得到多尺度的融合特征； 步骤5、利用密集连接特征解码器，实现跨尺度融合特征的深度连接与维度感知，得到多尺度解码器临时输出结果； 步骤6、用深监督机制指导各尺度解码结果进行差异化学习，并通过融合操作获得模型最终的受电弓智能识别结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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