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龙图腾网获悉广西大学申请的专利基于人工智能与单目视觉的电力设备检测、测距及预警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：CN115439741B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202210946142.1，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于人工智能与单目视觉的电力设备检测、测距及预警方法是由郑含博;李金恒;胡思佳;胡钧浩设计研发完成，并于2022-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能与单目视觉的电力设备检测、测距及预警方法在说明书摘要公布了：一种基于人工智能与单目视觉的电力设备检测、测距及预警方法，依次通过采集、构建、映射、预测、判断和预警的多个步骤，结合2D掩膜与映射关系，得到目标的3D点云，并根据虚拟距离与实际距离的转换比，完成电力设备与人的最小距离预测，根据标准中对高压设备安全距离的规定，自动判断人员是否存在危险并预警，基于带电设备的结构特性，利用预测的最小距离以及三角几何关系，计算设备带电部位与人的距离，再根据南方电网企业标准中对人与带电体的安全距离的规定，判断人员是否存在危险并预警。该方法充分利用单目相机低成本、易部署、易维护的特点，实现带电设备的实时测距及安全预警。

本发明授权基于人工智能与单目视觉的电力设备检测、测距及预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能与单目视觉的电力设备检测、测距及预警方法，其特征是，它包括如下步骤： S1，采集，采集电力设备与运维人员图像，并对获取的图像进行预处理，与提取的COCO-person数据形成有效的图像数据集； S2，构建，构建改进的SOLOv2实例分割模型，用于检测和分割精细化的电力设备与人员掩膜； S3，映射，基于相机的反投影变换，利用Diversedepth网络与点云编码器网络预测深度值与虚拟焦距，获得2D与3D的映射关系； S4，预测，结合2D掩膜与映射关系，得到目标的3D点云，并根据虚拟距离与实际距离的转换比，完成电力设备与人的最小距离预测； S5，判断，根据标准中对高压设备安全距离的规定，自动判断人员是否存在危险并预警； S6，预警，基于带电设备的结构特性，利用预测的最小距离以及三角几何关系，计算设备带电部位与人的距离，再根据南方电网企业标准中对人与带电体的安全距离的规定，判断人员是否存在危险并预警，从而实现带电设备的实时测距及安全预警； 在S2中，对SOLOv2模型的骨干网络、颈部以及检测头三部分进行改进优化： S2-1，在特征提取网络ResNet50中引入Res2Net、ResNet-c和ResNet-d三种结构对模型进行优化，以提升模型的特征提取能力并减少计算量；其中，ResNet-c和ResNet-d结构减少网络的权值参数和特征图的信息缺失，Res2Net结构进一步扩大网络层的感受野； S2-2，将原本的特征融合模块FPN替换为性能更优的加权双向特征金字塔网络BiFPN结构，以进一步提升模型对多尺度特征的融合能力； S2-3，在SOLO检测头中引入可变卷积DCNv2，DCNv2提高模型对目标几何形变的建模能力，让模型更准确的预测目标的区域。

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