买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉珠海市金锐电力科技有限公司申请的专利基于旋转目标检测和红外图像的电力设备非接触测距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：CN120339732B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510813626.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于旋转目标检测和红外图像的电力设备非接触测距方法是由陈焯辉;张树琪;肖光荣设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于旋转目标检测和红外图像的电力设备非接触测距方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于旋转目标检测和红外图像的电力设备非接触测距方法，该方法包括收集电力设备的红外图像，生成包含电力设备目标信息的红外图像数据集；搭建YOLOv5目标检测模型，该模型针对旋转目标检测进行优化，并用于检测出红外图像中电力设备目标的旋转边界框信息；利用训练好的YOLOv5目标检测模型对输入的红外图像进行目标检测，输出非接触式测距结果；基于历史的目标检测结果，采用动态更新算法对当前的目标位置信息和测距结果进行修正。本发明可以实现对终端头、避雷器等电力设备的高精度识别与稳定测距，具备不依赖传感器、支持目标姿态适应、测距精度高等优点。

本发明授权基于旋转目标检测和红外图像的电力设备非接触测距方法在权利要求书中公布了：1.一种基于旋转目标检测和红外图像的电力设备非接触测距方法，其特征在于，包括以下步骤： 收集电力设备的红外图像，生成包含电力设备目标信息的红外图像数据集； 搭建YOLOv5目标检测模型，该模型用于检测出红外图像中电力设备目标的旋转边界框信息；其中，YOLOv5目标检测模型的损失函数L包括分类损失L cls、边界框回归损失L reg和旋转角度预测损失L θ； 利用训练好的YOLOv5目标检测模型对输入的红外图像进行目标检测，获取电力设备目标的旋转边界框信息B=x c,y c,w,h,θ，基于旋转边界框信息确定目标在图像平面上的特征点坐标，并根据世界坐标系下目标特征点与相机原点的距离关系计算空间距离D，输出非接触式测距结果；其中x c,y c为边界框的中心坐标，w为边界框的宽度，h为边界框的高度，θ为边界框的旋转角度； 基于历史的目标检测结果，采用动态更新算法对当前的目标位置信息和测距结果进行修正；其中，动态更新算法综合考虑当前帧的目标检测结果与之前n帧的历史检测结果，通过加权平均算法对目标位置和测距值进行平滑处理； 其中，所述根据世界坐标系下目标特征点与相机原点的距离关系计算空间距离D，包括： 设置红外相机的内参矩阵K为： 其中f x和f y分别为相机在x轴和y轴方向的焦距，c x和c y分别为图像主点在x轴和y轴方向的坐标； 对于图像平面上的特征点坐标x i,y i，进行归一化处理，得到归一化后的坐标x inorm,y inorm： x inorm=（x i-c x）f x y inorm=（y i-c y）f y 此时，相机坐标系下Z ci=1，Z ci为特征点在相机坐标系下的z轴坐标，则归一化后的坐标x inorm,y inorm,1近似表示相机坐标系下的坐标； 对于n个特征点，设相机坐标系下特征点坐标为X ci,Y ci,Z ci，满足以下关系： 则有：x i=f x u i+c x；y i=f y v i+c y；u i=（x i-c x）f x；v i=（y i-c y）f y； 通过多个特征点的坐标建立方程组，利用最小二乘法求解Z ci，设第i个特征点的方程为： 将n个特征点的方程联立，写成矩阵形式Ax=b，其中A为系数矩阵，x为未知数向量，该向量包含u i、v i和Z ci的相关信息，b为常数向量，通过最小二乘法求解x，得到Z ci的值，进而得到相机坐标系下的特征点坐标X ci,Y ci,Z ci。

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珠海市金锐电力科技有限公司，其通讯地址为：519000 广东省珠海市唐家湾镇金峰西路20号7号厂房5层；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”。