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龍圖騰網獲悉中科方寸知微(南京)科技有限公司申請的專利一種基于深度學習圖像分割算法的輸電圖像缺陷檢測及缺陷去重的方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120411120B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510929344.9，技術領域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權一種基于深度學習圖像分割算法的輸電圖像缺陷檢測及缺陷去重的方法及系統(tǒng)是由顧偉;張杰設計研發(fā)完成，并于2025-07-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習圖像分割算法的輸電圖像缺陷檢測及缺陷去重的方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于深度學習圖像分割算法的輸電圖像缺陷檢測及缺陷去重方法與系統(tǒng)，屬于電力設備智能巡檢技術領域。該方法通過無人機邊緣端部署的輕量化YOLO模型實現桿塔實時識別與自適應拍攝；利用MSAN?Net網絡對紅外圖像進行像素級分割，該網絡融合ResNet編碼器、跨尺度注意力機制和多層級特征金字塔，并采用復合損失函數強化邊界學習；基于多視角三維重建技術，通過特征點匹配和位姿估計將二維缺陷映射為空間射線，利用射線相交判定實現缺陷去重。通過MSAN?Net網絡通過注意力機制和多尺度特征融合顯著提升復雜背景下紅外部件的分割精度，結合三維空間映射方法有效解決多視角巡檢中的缺陷重復檢測問題。

本發(fā)明授權一種基于深度學習圖像分割算法的輸電圖像缺陷檢測及缺陷去重的方法及系統(tǒng)在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習圖像分割算法的輸電圖像缺陷檢測及缺陷去重的方法，其特征在于，所述方法包括： S1、輕量化缺陷初篩與自適應拍攝階段：通過無人機邊緣端部署的輕量化深度學習模型實時識別桿塔位置，基于識別結果自動測算塔高并生成三維航點，結合AI云臺糾偏和自適應變焦技術獲取高質量巡檢圖像； S2、紅外缺陷檢測與溫度量化階段：采用深度學習圖像分割算法對紅外圖像進行像素級分割，提取發(fā)熱區(qū)域并計算絕對溫度及相對溫差，基于行業(yè)標準判定溫度異常缺陷； S3、基于三維重建的缺陷去重階段：通過多視角圖像的關鍵點匹配與位姿估計，將二維缺陷檢測結果映射為三維空間射線，利用射線相交判定實現重復缺陷識別與合并； S4、去重指標計算階段：計算準確率和召回率指標，量化評估系統(tǒng)去重性能；其中，召回率=正確識別重復數實際重復總數。

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