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龙图腾网获悉成都地铁运营有限公司申请的专利一种基于孪生网络的多尺度目标感知分类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：CN116912574B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202310860208.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于孪生网络的多尺度目标感知分类方法及系统是由丁超;叶东;李东;陈诚;苟然;周泳材;叶继昭;张海君;顾文兵;曾宗刚;潘林方;胡江;梁阳;邱阳设计研发完成，并于2023-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于孪生网络的多尺度目标感知分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于孪生网络的多尺度目标感知分类方法及系统，包括：获取已定位的支撑管卡子各项点图像并进行预处理，得到预处理后的各项点图像；根据预处理后的各项点图像，结合改进后的主干网络resnet50和孪生神经网络，构建基于孪生网络的多尺度目标感知分类模型；对基于孪生网络的多尺度目标感知分类模型进行模型训练，得到训练好的基于孪生网络的多尺度目标感知分类模型；利用训练好的基于孪生网络的多尺度目标感知分类模型，对待检测定位的支撑管卡子各项点图像进行缺陷分类，得到分类结果。本发明方法对接触网4C定位支撑管卡子区域缺陷识别准确度高，且识别效率高。

本发明授权一种基于孪生网络的多尺度目标感知分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于孪生网络的多尺度目标感知分类方法，其特征在于，该方法包括： 获取已定位的支撑管卡子各项点图像并进行预处理，得到预处理后的各项点图像； 根据预处理后的各项点图像，结合改进后的主干网络resnet50和孪生神经网络，构建基于孪生网络的多尺度目标感知分类模型； 对所述基于孪生网络的多尺度目标感知分类模型进行模型训练，得到训练好的基于孪生网络的多尺度目标感知分类模型； 利用训练好的基于孪生网络的多尺度目标感知分类模型，对待检测定位的支撑管卡子各项点图像进行缺陷分类，得到分类结果； 所述基于孪生网络的多尺度目标感知分类模型包括特征聚合模块、注意力模块和多尺寸对象感知模块； 特征聚合模块，用于通过改进后的主干网络resnet50提取模板块和测试块之间的特征信息； 注意力模块，用于分别结合模板特征、测试特征的关键局部信息对相关特征信息进行微调； 多尺寸对象感知模块，用于通过固定感受野得到多尺度空间信息； 所述的通过改进后的主干网络resnet50提取模板块和测试块之间的特征信息，包括： 通过激活函数将预处理后的各项点图像输入至两个并行的残差块中，通过两个并行的残差块增强特征的提取； 经过两个并行的残差块的图像输出至三个串行残差块和反卷积块中增强超分辨率，获得超分辨率图像； 所述改进后的主干网络resnet50是通过对主干网络resnet50进行改进，得到改进后的主干网络resnet50；所述改进包括： 对layer5的改进：改进第一个Bottlneck里下采样顺序步骤并将第一个Bottlneck与第二个Bottlneck进行并行连接和增加最大池化的操作，同时引入两个串行Bottlneck和一个反卷积块组成超分辨率结构； 对layer3和对layer4的改进：将第一个Bottlneck与第二个Bottlneck进行并行连接和增加最大池化的操作，同时引入两个串行Bottlneck和一个反卷积块组成超分辨率结构。

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