一种基于MaskScoringR-CNN网络的受电弓检测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种基于Mask Scoring R‑CNN网络的受电弓检测方法，包括以下步骤：S1、采集弓网红外受电弓数据并进行数据预处理，将数据划分为训练样本集和测试样本集；S2、搭建受电弓检测网络，利用主干网络提取受电弓多尺度特征图，通过预测头和掩码头获得受电弓的类别信息、位置坐标和粗粒度分割结果，提出一种边缘修复方法对受电弓粗粒度分割结果进行精细化修复；S3、将训练样本集的数据加载至受电弓检测网络中，反复迭代训练，进行参数调整，获得优质受电弓检测模型；S4、加载优质受电弓检测模型，将测试样本集的数据输入模型，评价受电弓检测分割结果。本发明受电弓检测精度更高，鲁棒性更强，且不需要其它价格昂贵的设备作为辅助，可以大大节约检测成本。

《一种基于MaskScoringR-CNN网络的受电弓检测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2021108904057，当前法律状态为已下证，由武汉工程大学提出申请，发明人为洪汉玉;陈冰川;马雷;罗心怡，申请日期为2021-08-04，公开（公告）日期为2023-11-21，国际专利分类号（IPC）为 G06T 7/00 (2017.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于Mask Scoring R‑CNN网络的受电弓检测方法，包括以下步骤：S1、采集弓网红外受电弓数据并进行数据预处理，将数据划分为训练样本集和测试样本集；S2、搭建受电弓检测网络，利用主干网络提取受电弓多尺度特征图，通过预测头和掩码头获得受电弓的类别信息、位置坐标和粗粒度分割结果，提出一种边缘修复方法对受电弓粗粒度分割结果进行精细化修复；S3、将训练样本集的数据加载至受电弓检测网络中，反复迭代训练，进行参数调整，获得优质受电弓检测模型；S4、加载优质受电弓检测模型，将测试样本集的数据输入模型，评价受电弓检测分割结果。本发明受电弓检测精度更高，鲁棒性更强，且不需要其它价格昂贵的设备作为辅助，可以大大节约检测成本。

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