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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;国家电网有限公司;南昌大学;南昌科晨电力试验研究有限公司申请的专利一种基于改进Unet网络的输电线路覆冰厚度预测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：CN115661645B 。

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：202211295413.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于改进Unet网络的输电线路覆冰厚度预测方法是由况燕军;胡京;张宇;邱志斌;尹林;李俊轩;赖东阳设计研发完成，并于2022-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进Unet网络的输电线路覆冰厚度预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于改进Unet网络的输电线路覆冰厚度预测方法，该方法构建输电线路覆冰图像数据集并进行预处理、标签制作；构建改进的Unet网络，利用预处理后的图像进行训练；利用训练后的Unet网络对覆冰前后的图像进行语义分割，计算导线的像素面积后利用经验公式获得初步预测覆冰厚度；获得各组预测误差取平均得到调整系数，计算最终覆冰厚度。本发明可以准确地对输电线路覆冰厚度进行预测。

本发明授权一种基于改进Unet网络的输电线路覆冰厚度预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进Unet网络的输电线路覆冰厚度预测方法，其特征是，包括如下步骤： S1、构建输电线路覆冰图像数据集并进行预处理、标签制作； S2、构建改进的Unet网络，利用预处理后的图像进行训练；改进的Unet网络包括主干特征提取网络VGG-S、特征融合网络和语义分割模块；依次利用一个Focus结构、三个Conv2D+Maxpool结构、一个Conv2D+SPP结构以及三个Conv2D结构构建主干特征提取网络VGG-S；采用四次上采样、四次Conv2D操作以及四次Concatenate操作构建特征融合网络；所述语义分割模块利用卷积调整通道数，并输出最后一个特征层进行语义分割； 主干特征提取网络VGG-S进行特征提取的过程为：输入图片经过一个Focus结构调整图片特征层大小；然后依次经过三个Conv2D+Maxpool结构，分别获得第一有效特征层F1、第二有效特征层F2以及第三有效特征层F3；将第三有效特征层F3继续下采样经过一个Conv2D+SPP结构，获得第四有效特征层F4；最后将第四有效特征层F4进行三次Conv2D结构，并使用卷积保证通道数不发生变化，获得第五有效特征层F5； 特征融合网络进行特征融合的过程为：将第五有效特征层F5进行上采样，与第四有效特征层F4进行Concatenate操作，获得第一加强特征层P1；将第一加强特征层P1经过一个Conv2D结构后继续上采样与第三有效特征层F3进行Concatenate操作，获得第二加强特征层P2；同理，将第二加强特征层P2经过一个Conv2D结构后继续上采样与第二有效特征层F2进行Concatenate操作，获得第三加强特征层P3；此外，将第三加强特征层P3经过一个Conv2D结构后继续上采样与第一有效特征层F1进行Concatenate操作，获得第四加强特征层P4；第四加强特征层P4经过一个Conv2D结构，获得第五加强特征层P5； S3、利用训练后的改进的Unet网络对覆冰前后的图像进行语义分割，计算导线的像素面积后利用经验公式获得初步预测覆冰厚度；对于同一拍摄点，以覆冰前与覆冰后的图像为一组，对各组图像进行语义分割，获得各组分割后的图像并计算覆冰前后导线像素的面积；覆冰前导线的像素面积为Sq，覆冰后导线的像素面积为Sh，利用经验公式求得各组图像的初步预测覆冰厚度，经验公式如下式所示： ； λi为第i组图像的初步预测覆冰厚度，d为导线的直径； S4、获得同一导线多组图像的初步预测覆冰厚度，各组预测误差取平均得到调整系数，计算最终覆冰厚度。

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