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龍圖騰網(wǎng)獲悉國網(wǎng)江蘇省電力有限公司電力科學(xué)研究院;江蘇省電力試驗(yàn)研究院有限公司申請的專利一種桿塔的智能檢測方法及衛(wèi)星圖像處理系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120217142B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510695698.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2413；該發(fā)明授權(quán)一種桿塔的智能檢測方法及衛(wèi)星圖像處理系統(tǒng)是由邱剛;張廼龍;黃新宇;譚笑;陳杰;高嵩;李陳瑩;曹京滎;張偉設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-28向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種桿塔的智能檢測方法及衛(wèi)星圖像處理系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及輸電線路智能運(yùn)檢技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種桿塔的智能檢測方法及衛(wèi)星圖像處理系統(tǒng)，方法包括：通過構(gòu)建桿塔信息數(shù)據(jù)庫獲取桿塔空間信息，對桿塔空間信息進(jìn)行復(fù)雜度判定，并根據(jù)判定結(jié)果對桿塔空間信息進(jìn)行標(biāo)注處理，獲取桿塔標(biāo)注數(shù)據(jù)，根據(jù)獲取的桿塔標(biāo)注數(shù)據(jù)對所述桿塔識別模型進(jìn)行訓(xùn)練，隨后對所述桿塔檢測信息進(jìn)行校正融合，獲取校正檢測信息，通過根據(jù)桿塔識別模型對校正檢測信息進(jìn)行識別，輸出桿塔識別結(jié)果；通過本發(fā)明，有效解決了傳統(tǒng)桿塔識別方法在大尺度、高復(fù)雜度場景下識別精度低、效率低、標(biāo)注成本高的問題，提高桿塔檢測的精準(zhǔn)度，增強(qiáng)模型在復(fù)雜環(huán)境下的適應(yīng)性，提高了電力巡檢的智能化水平和運(yùn)維效率。

本發(fā)明授權(quán)一種桿塔的智能檢測方法及衛(wèi)星圖像處理系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種桿塔的智能檢測方法，其特征在于，所述方法包括： 構(gòu)建桿塔信息數(shù)據(jù)庫，根據(jù)所述桿塔信息數(shù)據(jù)庫獲取桿塔空間信息； 對所述桿塔空間信息進(jìn)行復(fù)雜度判定，根據(jù)復(fù)雜度判定結(jié)果對所述桿塔空間信息進(jìn)行標(biāo)注處理，獲取桿塔標(biāo)注數(shù)據(jù)，包括： 根據(jù)所述桿塔空間信息獲取規(guī)則桿塔信息； 根據(jù)規(guī)則桿塔信息，確定每個(gè)桿塔的邊界特征，生成對應(yīng)所述桿塔的初始邊界框圖； 根據(jù)所述桿塔的結(jié)構(gòu)與空間分布對所述初始邊界框圖進(jìn)行適應(yīng)性調(diào)整，并進(jìn)行類別標(biāo)注，獲取標(biāo)注邊界框圖； 將所述標(biāo)注邊界框圖進(jìn)行格式轉(zhuǎn)化，獲取桿塔標(biāo)注數(shù)據(jù)； 還包括： 根據(jù)所述桿塔空間信息獲取異型桿塔信息，所述異型桿塔信息包括重疊和不規(guī)則桿塔影像； 根據(jù)所述異型桿塔信息生成若干初始掩碼，根據(jù)若干所述初始掩碼分別提取桿塔邊界，并基于所述桿塔邊界優(yōu)化掩碼輪廓，獲取若干優(yōu)化掩碼； 對若干所述優(yōu)化掩碼進(jìn)行重疊檢測，并計(jì)算掩碼重疊像素，根據(jù)所述掩碼重疊像素確定掩碼重疊狀態(tài)，并基于所述掩碼重疊狀態(tài)進(jìn)行掩碼邊界進(jìn)行調(diào)整； 將調(diào)整后的所述優(yōu)化掩碼進(jìn)行格式轉(zhuǎn)化，獲取桿塔標(biāo)注數(shù)據(jù)； 構(gòu)建桿塔識別模型，根據(jù)所述桿塔標(biāo)注數(shù)據(jù)對所述桿塔識別模型進(jìn)行訓(xùn)練； 采集桿塔檢測信息，對所述桿塔檢測信息進(jìn)行校正融合，獲取校正檢測信息，根據(jù)訓(xùn)練后的所述桿塔識別模型對所述校正檢測信息進(jìn)行識別，輸出桿塔識別結(jié)果。

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