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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于深度视觉的输电线识别与定位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：CN115909075B 。

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：202211603607.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于深度视觉的输电线识别与定位方法是由李湛;李海;吴桐;郑晓龙;于兴虎设计研发完成，并于2022-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度视觉的输电线识别与定位方法在说明书摘要公布了：基于深度视觉的输电线识别与定位方法，属于机器视觉领域。解决了现有方法中输电线识别效果易受干扰及定位效果差的问题。本发明具体过程为：采集输电线的深度图像，并进行深度滤波，将滤波后的深度图像映射为深度灰度图像；对深度灰度图像进行中值滤波和高斯滤波，得到滤波后的深度灰度图像；并通过边缘检测算法对滤波后的深度灰度图像进行边缘检测，获得输电线轮廓的二值化图像；在二值化图像中进行hough特征拟合，获得二值化图像中多条直线的起点和终点；对多条直线进行筛选后，进行拟合实现对输电线的识别，通过计算每条输电线的中点在深度相机坐标系下的坐标，从而完成对输电线的定位。本发明主要用于对输电线的识别与定位方法。

本发明授权基于深度视觉的输电线识别与定位方法在权利要求书中公布了：1.基于深度视觉的输电线识别方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 步骤一、利用深度相机采集输电线的深度图像，并传给机载处理器；机载处理器内对传入的深度图像进行深度滤波，获得滤波后的深度图像； 步骤二、由反向归一化算法将滤波后的深度图像映射为深度灰度图像； 步骤三、对映射得到的深度灰度图像进行中值滤波和高斯滤波，得到滤波后的深度灰度图像； 步骤四、通过边缘检测算法对滤波后的深度灰度图像进行边缘检测，获得输电线轮廓的二值化图像；具体为：先通过canny算子计算滤波后的深度灰度图像的各像素点的图像梯度，再利用各像素点的图像梯度对滤波后的深度灰度图像进行非极大值抑制操作，确定滤波后的深度灰度图像中各像素点为边缘像素点或非边缘像素点，再并将滤波后的深度灰度图像中所有边缘像素点映射为1、所有非边缘像素点映射为0，从而获得输电线轮廓的二值化图像； 步骤五、在输电线轮廓的二值化图像中进行hough特征拟合，获得二值化图像中多条直线的起点和终点； 步骤六、将二值化图像中每条直线的起点和终点映射回步骤三中滤波后的深度灰度图像中，计算每条直线与深度相机间的距离，根据每条直线与深度相机间的距离、以及各直线间的空间位置，对映射回步骤三中滤波后的深度灰度图像中的直线进行筛选，将符合直线筛选条件的两条直线作为一组；再将每组中的两条直线分别作为同一输电线的上边缘线和下边缘线进行拟合，获得每组中的两条直线所对应的一条输电线，从而实现对输电线的识别； 所述计算每条直线与深度相机间的距离的实现方式为： 将二值化图像中每条直线的起点和终点作为一个平行四边形的对角线，并选取二值化图像中该平行四边形所对应区域内的所有像素点的深度值，将该区域内像素点的深度值大于预设背景深度Pdepth_max的像素点剔除；该区域内剩余的像素点的深度值由高至低排序后，再在由高至低排序方向上按预设比例舍弃部分像素点，同时剔除由高至低排序方向上的离群像素点；最后，将剩余像素点的深度值的平均值作为直线与深度相机间的距离。

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