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龍圖騰網(wǎng)獲悉廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司肇慶供電局申請的專利基于知識(shí)圖譜與改進(jìn)YOLOv10架空導(dǎo)線檢測方法和系統(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(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120259309B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-19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(hào)為：202510741282.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)基于知識(shí)圖譜與改進(jìn)YOLOv10架空導(dǎo)線檢測方法和系統(tǒng)是由何勇;原瀚杰;譚海傲;陳亮;吳龍杰;黃城;陸林;鄭耀華;劉永浩;姜天杭;羅建斌;董承熙;鄧浩光;徐杞斌;夏國飛設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-05向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于知識(shí)圖譜與改進(jìn)YOLOv10架空導(dǎo)線檢測方法和系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于知識(shí)圖譜與改進(jìn)YOLOv10架空導(dǎo)線檢測方法和系統(tǒng)，涉及架空導(dǎo)線檢測技術(shù)領(lǐng)域，通過采用預(yù)先訓(xùn)練好的生成網(wǎng)絡(luò)對各個(gè)訓(xùn)練架空導(dǎo)線數(shù)據(jù)進(jìn)行樣本擴(kuò)充處理，得到導(dǎo)線特征集，并采用導(dǎo)線特征集對預(yù)設(shè)的YOLOv10缺陷檢測模型進(jìn)行訓(xùn)練，生成目標(biāo)缺陷檢測模型和目標(biāo)特征數(shù)據(jù)，根據(jù)目標(biāo)特征數(shù)據(jù)和驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)信息構(gòu)建導(dǎo)線知識(shí)圖譜，當(dāng)接收到待測架空導(dǎo)線圖像時(shí)，采用目標(biāo)缺陷檢測模型和導(dǎo)線知識(shí)圖譜對待測架空導(dǎo)線圖像進(jìn)行缺陷檢測，得到架空導(dǎo)線檢測結(jié)果。克服了現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)僅針對單一隱患類型進(jìn)行識(shí)別，難以滿足架空導(dǎo)線上多樣化隱患類型檢測需求，降低了架空導(dǎo)線運(yùn)行的可靠性的技術(shù)問題。

本發(fā)明授權(quán)基于知識(shí)圖譜與改進(jìn)YOLOv10架空導(dǎo)線檢測方法和系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于知識(shí)圖譜與改進(jìn)YOLOv10架空導(dǎo)線檢測方法，其特征在于，包括： 獲取多個(gè)訓(xùn)練架空導(dǎo)線數(shù)據(jù)和驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)信息，采用預(yù)先訓(xùn)練好的生成網(wǎng)絡(luò)對各個(gè)所述訓(xùn)練架空導(dǎo)線數(shù)據(jù)進(jìn)行樣本擴(kuò)充處理，得到導(dǎo)線特征集； 采用所述導(dǎo)線特征集輸入預(yù)設(shè)的YOLOv10缺陷檢測模型進(jìn)行訓(xùn)練，生成目標(biāo)缺陷檢測模型和目標(biāo)特征數(shù)據(jù)； 采用所述目標(biāo)特征數(shù)據(jù)和所述驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)信息構(gòu)建導(dǎo)線知識(shí)圖譜； 當(dāng)接收到待測架空導(dǎo)線圖像時(shí)，將所述待測架空導(dǎo)線圖像輸入所述目標(biāo)缺陷檢測模型，得到待測特征數(shù)據(jù)，其中，所述目標(biāo)缺陷檢測模型包括主干網(wǎng)絡(luò)、中間模塊和檢測頭組； 將所述待測特征數(shù)據(jù)輸入所述導(dǎo)線知識(shí)圖譜，得到架空導(dǎo)線檢測結(jié)果； 所述采用預(yù)先訓(xùn)練好的生成網(wǎng)絡(luò)對各個(gè)所述訓(xùn)練架空導(dǎo)線數(shù)據(jù)進(jìn)行樣本擴(kuò)充處理，得到導(dǎo)線特征集的步驟，包括： 對各個(gè)所述訓(xùn)練架空導(dǎo)線數(shù)據(jù)的缺陷架空導(dǎo)線圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，得到多個(gè)第一樣本圖像； 分別將各個(gè)所述訓(xùn)練架空導(dǎo)線數(shù)據(jù)的正常架空導(dǎo)線圖像輸入預(yù)先訓(xùn)練好的生成網(wǎng)絡(luò)，得到多個(gè)第二樣本圖像； 采用各個(gè)所述第一樣本圖像和各個(gè)所述第二樣本圖像構(gòu)建導(dǎo)線特征集； 所述生成網(wǎng)絡(luò)包括生成器和判別器，所述分別將各個(gè)所述訓(xùn)練架空導(dǎo)線數(shù)據(jù)的正常架空導(dǎo)線圖像輸入預(yù)先訓(xùn)練好的生成網(wǎng)絡(luò)，得到多個(gè)第二樣本圖像的步驟，包括： 分別將各個(gè)所述訓(xùn)練架空導(dǎo)線數(shù)據(jù)的正常架空導(dǎo)線圖像和預(yù)設(shè)的屬性控制數(shù)據(jù)輸入所述生成器，得到多個(gè)導(dǎo)線隱患圖像，其中，所述生成器內(nèi)的卷積層后連接有自適應(yīng)噪聲注入模塊； 分別將各個(gè)所述導(dǎo)線隱患圖像和各個(gè)所述正常架空導(dǎo)線圖像進(jìn)行融合，得到多個(gè)初始隱患樣本圖像； 將各個(gè)所述初始隱患樣本圖像輸入所述判別器進(jìn)行篩選，得到多個(gè)第二樣本圖像。

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