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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种基于双目图像的输电线路典型缺陷识别方法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：CN116309270B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202211556482.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于双目图像的输电线路典型缺陷识别方法是由陈玉;毛明锋;陈文祥;熊纬绮;奚学磊;刘璐;祝国强;王双设计研发完成，并于2022-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双目图像的输电线路典型缺陷识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双目图像的输电线路缺陷检测方法：步骤1：获取双目输电线路图像数据集，对数据集中的图片进行畸变校正和极线校正；步骤2：构造基于双目图像的输电线路缺陷检测网络模型，包含两个相同的主干网络、四个不同尺度的双目特征融合模块、特征筛选模块、改进的FCOS目标检测头；步骤3：将网路模型在双目输电线路缺陷数据集上进行训练；步骤4：将待识别的双目输电线路图像输入训练完成的网络模型进行缺陷检测；使用新的标定框检测置信度分数来进行非极大值抑制操作，得到最终的缺陷检测结果。本发明提高了输电线路缺陷检测的准确率，减少了复杂背景对缺陷识别的干扰，提高了对于断股和异物这类小目标的定位能力。

本发明授权一种基于双目图像的输电线路典型缺陷识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双目图像的输电线路缺陷检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 步骤1：获取双目输电线路图像数据集，对数据集中的图片进行畸变校正和极线校正，得到校正后的左、右图像； 步骤2：构造基于双目图像的输电线路缺陷检测网络模型，所述的网络模型包含两个相同的主干网络、四个不同尺度的双目特征融合模块、特征筛选模块、改进的FCOS目标检测头，其中： 所述两个主干网络分别用于提取左、右图像的多尺度特征，具体是将左、右图像分别输入两个并行的主干网络，得到四个不同尺度的左特征图和右特征图它们的长宽尺寸分别为原图尺寸的14,18,116,132； 所述双目特征融合模块用于将两个主干网络提取获得的四对左右特征图分别输入对应尺度的双目特征融合模块进行融合，得到四个不同分辨率下的双目融合特征图 所述特征筛选模块用于对双目融合特征图进行过滤，再通过自顶向下的路径构造出具有四个层级的双目融合特征金字塔 所述改进的FCOS目标检测头用于分别在双目融合特征金字塔中的四个尺度的特征图上进行预测，计算出最终的输电线路缺陷检测结果；所述改进的FCOS目标检测头共有三个输出，分别为分类预测、标定框预测以及IoU分数预测；其中，分类预测分支输出类别置信度分数，即每个样本点属于各类别的概率，标定框预测分支用于输出标定框，即样本点距离目标物体预测标定框的四条边的距离；所述的IoU分数预测分支用于输出标定框预测对应的IoU预测分数； 步骤3：将基于双目图像的输电线路缺陷检测模型在双目输电线路缺陷数据集上进行训练； 步骤4：将待识别的双目输电线路图像输入训练完成的网络模型进行缺陷检测，在进行预测时，将网络输出的每个样本点的类别置信度分数与对应的IoU预测分数相乘，得到新的标定框检测置信度分数；其中，类别置信度分数为分类预测分支得到的预测结果，IoU预测分数为IoU分数预测分站得到的结果，标定框检测置信度分数为标定框预测分支输出的标定框使用IoULoss进行监督得到的结果，其中IoULoss是一种直接优化标定框衡量指标的损失函数； 然后使用新的标定框检测置信度分数来进行非极大值抑制操作，最后得到最终的缺陷检测结果。

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