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龙图腾网获悉山东正源产业管理有限公司;山东鲁软数字科技有限公司申请的专利一种刀闸分合状态识别模型、训练方法及装置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：CN116486147B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202310385777.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种刀闸分合状态识别模型、训练方法及装置是由于安迎;程永生;房新振;王小康;戚鲁凤;王璟娜;袁丁;卢玉鹰设计研发完成，并于2023-04-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种刀闸分合状态识别模型、训练方法及装置在说明书摘要公布了：本发明属于图像识别领域，提供了一种刀闸分合状态识别模型、训练方法及装置。该训练方法包括构建刀闸分合状态图像的第一训练集；采用第一训练集训练刀闸分合状态识别模型，得到初训练的刀闸分合状态识别模型；基于第一训练集和初训练的刀闸分合状态识别模型，构建第二训练集；从第二训练集中选取任意训练样本组，采用正样本图像作为刀闸分合状态识别模型第一网络分支的输入；采用锚样本图像作为刀闸分合状态识别模型第二网络分支的输入；采用负样本图像作为刀闸分合状态识别模型第三网络分支的输入；根据第一网络分支的输出结果、第二网络分支的输出结果和第三网络分支的输出结果，构建联合损失，以更新初训练的刀闸分合状态识别模型的参数。

本发明授权一种刀闸分合状态识别模型、训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种刀闸分合状态识别模型训练方法，其特征在于，包括： 构建刀闸分合状态图像的第一训练集； 采用第一训练集训练刀闸分合状态识别模型，得到初训练的刀闸分合状态识别模型； 基于第一训练集和初训练的刀闸分合状态识别模型，构建第二训练集；所述构建第二训练集方法包括：采用初训练的刀闸分合状态识别模型，获取第一训练集中每个样本图像属于其真实标签的置信度；选取小于设定阈值的样本图像为锚样本；对于任意一个锚样本，从第一训练集剩余的样本中选取与该锚样本标签相同的样本作为正样本图像，与该锚样本标签不同的样本作为负样本图像，此三张图像构成一个训练样本组；所有训练样本组构成第二训练集； 从第二训练集中选取任意训练样本组，采用正样本图像作为刀闸分合状态识别模型第一网络分支的输入；采用锚样本图像作为刀闸分合状态识别模型第二网络分支的输入；采用负样本图像作为刀闸分合状态识别模型第三网络分支的输入；根据第一网络分支的输出结果、第二网络分支的输出结果和第三网络分支的输出结果，构建联合损失，以更新初训练的刀闸分合状态识别模型的参数；所述构建联合损失的过程包括： 采用正样本图像作为刀闸分合状态识别模型第一网络分支的输入，得到正样本图像刀闸分合状态的置信度，根据正样本图像刀闸分合状态的置信度，计算第一损失； 采用锚样本图像作为刀闸分合状态识别模型第二网络分支的输入，得到锚样本图像刀闸分合状态的置信度，根据锚样本图像刀闸分合状态的置信度，计算第二损失； 采用负样本图像作为刀闸分合状态识别模型第三网络分支的输入，得到负样本图像刀闸分合状态的置信度，根据负样本图像刀闸分合状态的置信度，计算第三损失； 根据三个特征提取模块输出的深度特征，构建判别性损失； 根据第一损失、第二损失、第三损失和判别性损失，得到联合损失。

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