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金融界 2024 年 12 月 2 日消息，国家知识产权局信息显示，哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司申请一项名为“一种人力制动机手轮正位状态的识别方法及系统”的专利，公开号 CN 119049027 A，申请日期为 2024 年 8 月。
专利摘要显示，本发明的一种人力制动机手轮正位状态的识别方法及系统，涉及一种列车部件图像识别方法和系统。目的是为了克服现有 Faster R‑CNN 深度学习算法原有的特征提取网络缺乏对三维空间信息的利用，进而造成特征提取能力不足，导致故障识别结果的准确率相对较低的问题，方法包括：步骤 1、将待检测图像输入至手轮正位检测模型；手轮正位检测模型为改进型 Faster R‑CNN，该改进型 Faster R‑CNN 中的特征提取网络为多模态特征提取网络；多模态特征提取网络用于提取待检测图像的特征和伪点云图像的特征并融合，得到融合特征图；步骤 2、手轮正位检测模型检测待检测图像中的手轮是否为正位状态，完成对手轮正位状态的识别。
本文源自：金融界
作者：情报员
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