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龙图腾网获悉国网江西省电力有限公司电力科学研究院申请的专利一种基于多模态感知的树障智能检测方法及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：CN120218632B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510679365.X，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种基于多模态感知的树障智能检测方法及系统是由李帆;李长东;童超;梅宇聪;徐瑞泽;华桦设计研发完成，并于2025-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态感知的树障智能检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多模态感知的树障智能检测方法及系统，本方法利用无人机搭载传感器采集数据，包括RGB图像、LIDAR点云、多光谱数据等。首先对数据预处理形成标准化输入。接着对LIDAR点云进行Hough变换，提取电力线路位置并生成三维线路模型。然后用深度学习算法从RGB图像定位树木边界框，结合线路模型筛选高风险点云区域。再构建三维树木模型，通过碰撞检测算法实时计算电力线路与树木的最小安全净空距离，得到带安全距离标注的三维树木模型，最后基于此模型进行空间风险评估。本发明能够显著提高电力线路巡检的可靠性和效率。

本发明授权一种基于多模态感知的树障智能检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态感知的树障智能检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：通过无人机搭载的传感器采集数据，获取传感器数据，并对传感器数据进行预处理形成标准化输入；其中，传感器数据包括RGB图像、LIDAR点云、多光谱数据和无人机数据； S2：对标准化输入中的LIDAR点云进行Hough变换，提取电力线路的首要位置，生成电线的三维线路模型； S3：使用深度学习目标检测算法从标准化输入中的RGB图像中定位树木目标边界框，并结合电线的三维线路模型，筛选电力线路的电线附近空间中的高风险点云区域； S4：根据电力线路的电线附近空间中的高风险点云区域，构建三维树木模型，通过碰撞检测算法，从三维树木模型中实时计算电力线路与树木的最小安全净空距离，得到带安全距离标注的三维树木模型； S5：基于带安全距离标注的三维树木模型，进行空间风险评估； 步骤S2中的生成电线的三维线路模型具体为： 将电力线路的电线在3D空间中表示为直线参数方程，表示为： ； 其中，为直线参数方程上任意一点，为直线参数方程上的参考点，为直线参数方程的方向向量，为直线参数方程的直线参数； Hough参数空间定义为：； 满足条件： ； ； 其中，为直线到原点的距离；为直线在XY平面的方位角；为直线与XY平面的俯仰角；表示直线的法向量；表示直线上任意一点； 对每个点，计算在Hough参数空间的投票值，表示为： ； 对Hough检测的粗选直线，通过非线性优化最小化点到直线距离的残差，表示为： ； 其中，为电线的LIDAR点云的数量； 电线在自重下呈现抛物线形弧垂，高度h沿弧长s分布，表示为： ； 其中，表示在弧长s处的高度，为电线的起点高度；w为电线的单位长度重量；为电线的水平张力；为档距，也即电线的支撑点之间的水平距离； 拟合弧垂点云数据，通过加权最小二乘拟合w和，表示为： ； 其中，表示预测的电线高度，为点沿电线的线路方向的投影弧长；M表示电线的LIDAR点云的总数；表示最小求值函数； 最后，电线的三维线路模型表示如下： ； S3具体为： 使用深度学习目标检测算法对标准化输入中的RGB图像中的树木目标进行定位，通过检测目标边界框获取图像中每一棵树的二维位置； 结合三维线路模型和LIDAR点云，将RGB图像中的树木目标映射到对应的LIDAR点云； 根据电线的三维线路模型构造空间搜索区域；具体为以电线为中心，建立圆柱安全区域，圆柱安全区域参数化为半径r和长度的圆柱体，长度为对应的档距； 半径r定义如下： ； 对LIDAR点云的每一个点进行如下判断： 通过KD-Tree查询LIDAR点云中位于电线附近的每个点集，保留在圆柱安全区域内的点，结合映射自对应每个边界框的RGB图像的树木点云簇进一步筛选； 通过直线到点的最短距离公式计算树木点云簇到电线的最小距离，也即最小净空距离；表示为： ； 其中，表示树木点云簇； 进行风险判定，具体为： 设定安全阈值，若，标记为高风险树木点云簇，也即电线附近空间中的高风险点云区域。

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