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龙图腾网获悉浪潮通信信息系统有限公司申请的专利机柜资源检测及识别方法、系统、设备及介质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：CN120876998B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511349980.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权机柜资源检测及识别方法、系统、设备及介质是由倪健;赵勇;唐知波设计研发完成，并于2025-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本机柜资源检测及识别方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了机柜资源检测及识别方法、系统、设备及介质，属于机房巡检、资源普查等场景多目标检测和信息识别技术领域，本发明要解决的技术问题为解决传统机柜资源检查及识别不及时且效率低导致机柜空闲U位利用率低，采用的技术方案为：构建机柜区域的目标检测‑分类数据集；数据集预处理；构建检测‑分类融合模型model_fusion；融合模型训练：通过多目标、多尺寸的目标检测‑分类训练集训练检测‑分类融合模型model_fusion；结果输出：通过训练好的检测‑分类融合模型model_fusion对机柜资源进行检查及识别，并输出空闲U位信息。

本发明授权机柜资源检测及识别方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种机柜资源检测及识别方法，其特征在于，该方法具体如下： 构建机柜区域的目标检测-分类数据集：通过固定摄像头或手机摄像头对机柜区域的机柜、服务器、交换机、BBU、RRU及U位编号多个目标进行图像采集，并通过labeImg标注工具对采集的图像进行目标检测标签标注和U位编号分类标注，构建机柜区域的目标检测-分类数据集； 数据集预处理：对机柜区域的目标检测-分类数据集中各类目标图像进行数据增强，确保各类目标图像的数据均衡，并通过尺寸归一化将各类目标图像分割并归一化为相同尺寸，构建多目标、多尺寸的目标检测-分类训练集； 构建检测-分类融合模型model_fusion：以网络结构经过优化的目标检测网络为骨干，侧接轻量化分类子网络，构建检测-分类融合模型model_fusion； 融合模型训练：通过多目标、多尺寸的目标检测-分类训练集训练检测-分类融合模型model_fusion； 结果输出：通过训练好的检测-分类融合模型model_fusion对机柜资源进行检查及识别，并输出空闲U位信息； 其中，构建检测-分类融合模型model_fusion具体如下： 选用VGG16作为目标检测网络，将VGG16中任意两个卷积层的第一个卷积核改为22卷积核，保留U位编号的小目标的细节； 在VGG16的第4个卷积层后面增加一个轻量化分类子网络，并去掉输入层维度限制，将全连接层输出节点改为“U位编号类别数+1”； 设计融合模型损失函数，将VGG16的检测loss和LeNet的分类loss相加，作为融合模型训练时的联合loss； 设计融合模型推理模式，利用线性相加性，将LeNet的卷积权重等效合并回VGG16对应层，获取单一路径网络，单一路径网络保留检测-分类融合模型model_fusion训练后的精度； 通过训练好的检测-分类融合模型model_fusion对机柜资源进行检查及识别，并输出空闲U位信息具体如下： 将单个机柜区域拍摄成一个独立的视频，并按照时间间隔t对视频数据进行抽帧，获取待检测图片集； 构建资源普查数据列表，并将资源普查数据列表中的全部内容初始化为空值；其中，资源普查数据列表的内容包括机柜编号、机柜用途、机柜内安装设备列表、U位编号清单及空置U位数； 通过训练好的检测-分类融合模型model_fusion检测待检测图片集中的机柜标签目标，截取目标区域，并全部临时保存在内存中； 通过训练好的检测-分类融合模型model_fusion检测待检查图片集中的机柜内服务器、交换机、BBU、RRU及U位编号的多种目标，将检测结果聚合后保存到资源普查数据列表中，截图U位编号目标区域，并全部临时保存在内存中； 识别临时保存在内存中的机柜标签目标中机柜编号及机柜用途信息，对识别结果进行去重和聚合，将去重和聚合后的结果保存到资源普查数据列表； 识别临时保存在内存中的U位编号目标中的U位编号信息，对识别结果进行去重和聚合，将去重和聚合后的结果保存到资源普查数据列表； 利用机柜编号信息，从原始资源库中读取相应机柜总U位数，并根据资源普查数据列表中的U位编号清单从编号1开始遍历U位编号清单，遇到缺少的U位编号，则对空置U位数加1；遍历完资源普查数据列表中的U位编号清单后，更新空置U位数即为U位空置总数； 利用机柜编号信息，从原始资源库中读取相应机柜的资源信息，并与资源普查数据列表中的机柜资源信息进行校对，返回数据不一致的普查项并输出相应的资源普查结果和空置U位信息。

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