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龙图腾网获悉安徽南瑞继远电网技术有限公司;南瑞集团有限公司申请的专利基于可见光图像识别技术的输变电设备巡检系统及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：CN118230198B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202410337773.2，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于可见光图像识别技术的输变电设备巡检系统及方法是由张可;陆剑峰;李翔;郑奕;杨建旭;徐贺;侯仕杰;吴国元;吴国兵设计研发完成，并于2024-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于可见光图像识别技术的输变电设备巡检系统及方法在说明书摘要公布了：本申请涉及智能巡检领域，其具体地公开了一种基于可见光图像识别技术的输变电设备巡检系统及方法，其通过由巡检无人机采集的输电设备的实时状态图像，并从后台数据库提取标注为状态正常的状态参考图像的集合，并利用基于深度学习的图像识别和分析算法来对所述实时状态图像和所述标注为状态正常的状态参考图像进行图像处理和分析，以根据所述实时状态图像和所述标注为状态正常的状态参考图像之间的语义相似度与预定阈值之间的比较来自动地判断所述输电设备是否存在状态异常。通过这样的方式，可以实现对输电设备状态的实时监测，并精准地判断输电设备是否存在状态异常，减少误判、漏检的可能性，同时降低了人力巡检成本，提高了巡检效率，提升了电网运行的安全性和可靠性。

本发明授权基于可见光图像识别技术的输变电设备巡检系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于可见光图像识别技术的输变电设备巡检系统，其特征在于，包括： 输电设备实时状态采集模块，用于获取由巡检无人机采集的输电设备的实时状态图像； 状态参考图像获取模块，用于从后台数据库提取标注为状态正常的状态参考图像的集合； 状态参考特征提取模块，用于对所述标注为状态正常的状态参考图像的集合中的各个状态参考图像进行图像特征提取以得到状态参考特征图的集合； 特征筛选模块，用于将所述状态参考特征图的集合中的各个状态参考特征图通过基于特征筛选网络的特征蒸馏器以得到蒸馏状态参考特征向量的集合； 特征联合聚类分析模块，用于将所述蒸馏状态参考特征向量的集合通过联合聚类分析网络以得到输电设备正常状态聚类表征特征矩阵； 所述特征联合聚类分析模块,包括： 矩阵构造单元，用于构造所述蒸馏状态参考特征向量的集合的邻接矩阵和度矩阵； 拉普拉斯矩阵计算单元，用于基于所述邻接矩阵和所述度矩阵，计算拉普拉斯矩阵； 标准化处理单元，用于对所述拉普拉斯矩阵进行标准化处理以得到标准化后拉普拉斯矩阵； 特征值排列单元，用于将所述标准化后拉普拉斯矩阵的各个特征值从大到小进行排列，并提取前K个特征值计算所述前K个特征值的特征向量； 特征组成单元，用于标准化所述前K个特征值的特征向量并将标准化后的前K个特征值的特征向量组成特征向量矩阵以得到所述输电设备正常状态聚类表征特征矩阵； 输电设备实时状态特征提取模块，用于对所述实时状态图像进行图像特征提取以得到输电设备实时状态特征矩阵； 相似度计算模块，用于计算所述输电设备正常状态聚类表征特征矩阵和所述输电设备实时状态特征矩阵之间的哈希相似度； 输电设备异常判断模块，用于基于所述哈希相似度与预定阈值之间的比较，确定所述输电设备是否存在状态异常； 其中，所述特征筛选模块，用于：使用所述基于特征筛选网络的特征蒸馏器以如下特征筛选公式对所述状态参考特征图的集合中的每个状态参考特征图进行处理以得到所述蒸馏状态参考特征向量的集合； 其中，所述特征筛选公式为: 其中，vi x和vj x分别是所述每个状态参考特征图展开后的状态参考特征向量的序列中第i个和第j个状态参考特征向量，L是所述状态参考特征向量的序列中的各个状态参考特征向量的尺度，Vk表示所述状态参考特征向量的序列，M表示所述状态参考特征向量的序列中状态参考特征向量的数量-1，Di表示状态参考语义差异特征向量中各个位置的特征值，Ns表示状态参考语义差异特征向量中特征值的个数，V表示所述蒸馏状态参考特征向量的集合中每个蒸馏状态参考特征向量，exp·表示以自然常数e为底的指数函数，log表示以2为底的对数函数值。

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安徽南瑞继远电网技术有限公司;南瑞集团有限公司，其通讯地址为：230088 安徽省合肥市科学大道90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”。