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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于动态预裁切和任务解耦对齐的光缆图纸解析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：CN120279343B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510766718.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于动态预裁切和任务解耦对齐的光缆图纸解析方法是由陈蕾;高正霄;潘俊名;杨尚东;葛奕雯;周晋;华磊;李平设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态预裁切和任务解耦对齐的光缆图纸解析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态预裁切和任务解耦对齐的光缆图纸解析方法，包括获取原始变电站图纸数据；分析光缆图纸数据特征，根据图纸先验信息实行预处理，使用基于K‑Means弱边缘感知的动态裁切得到目标区域；使用傅里叶变换分离高低频信息，解耦检测头特征；基于收集分发机制，对齐分类和定位特征，缓解分类和定位的任务不一致问题；将训练完成的目标检测模型应用于光缆图纸的图元检测，输出图纸解析结果。本发明通过引入动态预裁切和任务解耦‑对齐的方法，有效定位光缆图纸中的检测目标，在充分考虑了分类和定位任务特性的同时，平衡了二者的不一致性，实现了高精度的图纸智能解析，同时极大提高了解析效率，节省人力成本。

本发明授权基于动态预裁切和任务解耦对齐的光缆图纸解析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态预裁切和任务解耦对齐的光缆图纸解析方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，获取变电站图纸数据，图纸数据包括光缆图纸和端子排图纸切片； 步骤2，分析光缆图纸数据特征，根据图纸先验信息实行预处理，对干扰信息进行先验裁切，并使用基于K-Means弱边缘感知的动态裁切得到目标区域； 步骤3，使用检测器定位目标区域信息时，在检测器头部引入混合频域解耦结构，充分考虑不同任务的特征需求，增强各自的任务分支； 步骤4，针对不同任务分支，设计了一种基于收集分发机制的任务对齐结构，确保分类和定位任务的目标统一； 步骤5，将改进的检测器应用于光缆图纸的图元检测，并识别文本内容； 步骤6，对文本识别结果进行电力专业知识背景下的图纸语义解析，针对异常信息进行拒识，输出图纸解析结果； 步骤2中包括以下步骤： 步骤2.1，干扰信息的先验裁切； 光缆图纸中的有效信息区域是一个矩形表格，称之为目标区域；图纸四周由参考标记构成的整个轮廓，称之为参考标记区域；其余区域为冗余区域； 除了参考标记区域构成的矩形外，目标区域拥有图纸上最大的外轮廓面积； 为了排除复杂结构带来的干扰，根据图纸左右两边缘中点引出的水平辅助线，动态裁切参考标记区域；设定原始图像为，尺寸为，搜索步长，像素阈值，辅助线长度上限500；左侧裁切的水平位置通过以下公式（1）确定： 1； 其中是左侧裁切的水平坐标，是搜索步数，表示图像在高度和水平位置处的像素值；表示从所有集合中找到最小满足条件的； 右侧裁切的水平位置通过以下公式（2）确定： 2； 其中是右侧裁切的水平坐标，表示从所有集合中找到最大满足条件的；裁切图纸并保留水平坐标为到的部分，得到； 步骤2.2，在弱边缘增多的条件下，设计了一种基于K-Means弱边缘感知的动态裁切方法，通过分析梯度幅值，动态调整Canny边缘检测阈值，依据边缘面积选择并裁切目标区域； 步骤2.3，剪切目标区域；使用python库中的cv2.findContours函数处理二值图像，对于所有的轮廓，只保留轮廓端点并检测外轮廓；接下来计算每个轮廓的面积，目标区域为轮廓面积最大区域，面积的计算如公式（15）所示： 15； 其中是轮廓上的连续点坐标，是轮廓上的顶点个数。

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