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龙图腾网获悉华雁智能科技(集团)股份有限公司申请的专利配网线路多尺度目标缺陷识别方法、装置、设备及介质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：CN120431086B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510874282.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权配网线路多尺度目标缺陷识别方法、装置、设备及介质是由刘洪;陈明芽;冯宇;赵利博;付云设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本配网线路多尺度目标缺陷识别方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，公开一种配网线路多尺度目标缺陷识别方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取配网线路巡检图像，将配网线路巡检图像分别输入大尺度识别模型和小尺度识别模型，得到多个大尺度缺陷矩形框与多个大尺度缺陷类型、多个小尺度缺陷矩形框与多个小尺度缺陷类型；利用预设目标尺度删除规则对各大尺度缺陷矩形框与各大尺度缺陷类型、各小尺度缺陷矩形框与各小尺度缺陷类型进行分级过滤融合，得到多尺度目标缺陷识别结果；判断多尺度目标缺陷识别结果是否为空，若是则将多尺度目标缺陷列表记录为空，若否则将多尺度目标缺陷识别结果记录至多尺度目标缺陷列表中。本申请极大提高电力巡检的工作效率，有效防止漏检误检现象。

本发明授权配网线路多尺度目标缺陷识别方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种配网线路多尺度目标缺陷识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取配网线路巡检图像，将所述配网线路巡检图像分别输入大尺度识别模型和小尺度识别模型，通过所述大尺度识别模型得到多个大尺度缺陷矩形框与多个大尺度缺陷类型，通过所述小尺度识别模型得到多个小尺度缺陷矩形框与多个小尺度缺陷类型； 利用预设目标尺度删除规则对各所述大尺度缺陷矩形框与各所述大尺度缺陷类型、各所述小尺度缺陷矩形框与各所述小尺度缺陷类型进行分级过滤融合，得到多尺度目标缺陷识别结果，其中，所述多尺度目标缺陷识别结果包括多尺度目标缺陷矩形框及其对应的多尺度目标缺陷类型； 判断所述多尺度目标缺陷识别结果是否为空，若是则将所述配网线路巡检图像的多尺度目标缺陷列表记录为空，并保存，若否则将所述多尺度目标缺陷矩形框及其对应的多尺度目标缺陷类型记录至所述配网线路巡检图像的多尺度目标缺陷列表中，并保存； 其中，所述利用预设目标尺度删除规则对各所述大尺度缺陷矩形框与各所述大尺度缺陷类型、各所述小尺度缺陷矩形框与各所述小尺度缺陷类型进行分级过滤融合，得到多尺度目标缺陷识别结果，包括： 获取各所述大尺度缺陷矩形框的置信度，并删除置信度低于第一预设置信度阈值的矩形框，得到多个第一大尺度缺陷矩形框； 利用非极大值抑制处理算法计算各所述第一大尺度缺陷矩形框的重叠率，并删除重叠率大于预设重叠率阈值的矩形框，得到多个第二大尺度缺陷矩形框； 利用第一目标尺度删除规则对各所述第二大尺度缺陷矩形框进行过滤，得到多个第三大尺度缺陷矩形框； 获取各所述小尺度缺陷矩形框的置信度，并删除置信度低于第二预设置信度阈值的矩形框，得到多个第一小尺度缺陷矩形框； 利用面积非极大值抑制处理算法计算各所述第一小尺度缺陷矩形框的变异重叠率，并删除变异重叠率大于预设变异重叠率阈值的矩形框，得到多个第二小尺度缺陷矩形框； 利用第二目标尺度删除规则对各所述第二小尺度缺陷矩形框进行过滤，得到多个第三小尺度缺陷矩形框； 所述第一目标尺度删除规则为： 式中，表示是否删除所述第二大尺度缺陷矩形框，如果为1，表示删除，如果为0，表示不删除；表示所述第二大尺度缺陷矩形框的相对长边，，表示目标的相对网络宽度，表示目标的相对网络高度；表示预设相对长边阈值； 所述第二目标尺度删除规则为： 式中，表示是否删除所述第二小尺度缺陷矩形框，如果为1，表示删除，如果为0，表示不删除；表示所述第二小尺度缺陷矩形框的相对短边，，表示目标的相对网络宽度，表示目标的相对网络高度；表示预设相对短边阈值； 其中，目标的相对网络宽度和目标的相对网络高度的计算公式如下： 式中，表示目标的宽度，表示检测网络的宽度，表示图像的宽度，表示目标的高度，表示检测网络的高度，表示图像的高度。

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