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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司肇庆供电局申请的专利基于知识图谱与改进YOLOv10架空导线检测方法和系统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：CN120259309B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510741282.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于知识图谱与改进YOLOv10架空导线检测方法和系统是由何勇;原瀚杰;谭海傲;陈亮;吴龙杰;黄城;陆林;郑耀华;刘永浩;姜天杭;罗建斌;董承熙;邓浩光;徐杞斌;夏国飞设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识图谱与改进YOLOv10架空导线检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识图谱与改进YOLOv10架空导线检测方法和系统，涉及架空导线检测技术领域，通过采用预先训练好的生成网络对各个训练架空导线数据进行样本扩充处理，得到导线特征集，并采用导线特征集对预设的YOLOv10缺陷检测模型进行训练，生成目标缺陷检测模型和目标特征数据，根据目标特征数据和验收标准信息构建导线知识图谱，当接收到待测架空导线图像时，采用目标缺陷检测模型和导线知识图谱对待测架空导线图像进行缺陷检测，得到架空导线检测结果。克服了现有深度学习网络仅针对单一隐患类型进行识别，难以满足架空导线上多样化隐患类型检测需求，降低了架空导线运行的可靠性的技术问题。

本发明授权基于知识图谱与改进YOLOv10架空导线检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱与改进YOLOv10架空导线检测方法，其特征在于，包括： 获取多个训练架空导线数据和验收标准信息，采用预先训练好的生成网络对各个所述训练架空导线数据进行样本扩充处理，得到导线特征集； 采用所述导线特征集输入预设的YOLOv10缺陷检测模型进行训练，生成目标缺陷检测模型和目标特征数据； 采用所述目标特征数据和所述验收标准信息构建导线知识图谱； 当接收到待测架空导线图像时，将所述待测架空导线图像输入所述目标缺陷检测模型，得到待测特征数据，其中，所述目标缺陷检测模型包括主干网络、中间模块和检测头组； 将所述待测特征数据输入所述导线知识图谱，得到架空导线检测结果； 所述采用预先训练好的生成网络对各个所述训练架空导线数据进行样本扩充处理，得到导线特征集的步骤，包括： 对各个所述训练架空导线数据的缺陷架空导线图像进行图像预处理，得到多个第一样本图像； 分别将各个所述训练架空导线数据的正常架空导线图像输入预先训练好的生成网络，得到多个第二样本图像； 采用各个所述第一样本图像和各个所述第二样本图像构建导线特征集； 所述生成网络包括生成器和判别器，所述分别将各个所述训练架空导线数据的正常架空导线图像输入预先训练好的生成网络，得到多个第二样本图像的步骤，包括： 分别将各个所述训练架空导线数据的正常架空导线图像和预设的属性控制数据输入所述生成器，得到多个导线隐患图像，其中，所述生成器内的卷积层后连接有自适应噪声注入模块； 分别将各个所述导线隐患图像和各个所述正常架空导线图像进行融合，得到多个初始隐患样本图像； 将各个所述初始隐患样本图像输入所述判别器进行筛选，得到多个第二样本图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东电网有限责任公司肇庆供电局，其通讯地址为：526060 广东省肇庆市端州区77区信安路88号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。