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龙图腾网获悉中能兴盛(香河)半导体精密制造有限公司申请的专利一种基于深度学习的巡检图像数据处理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：CN119600474B 。

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：202411443869.3，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于深度学习的巡检图像数据处理方法及系统是由李再兴;李端科;王剑刚设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的巡检图像数据处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的巡检图像数据处理方法及系统，涉及图像识别技术领域，包括以下步骤：获取巡检图像，巡检图像包含输电线路，对巡检图像进行分割，提取包含输电线路的部分图像；识别输电线路边缘连接特征，基于连接特征纹路识别连接特征成分，区分连接特征中的近端特征，生成近端特征图像集；提取近端特征图像集中与输电线路接触的特征，识别近端特征及近端特征边缘位置所连接输电线路清晰度；本发明通过对多个图像中的同一障碍特征进行识别，确定障碍物位置，判断障碍物是否会对输电线路造成影响，并通过障碍特征与对比特征来确定障碍物的位置信息，判断障碍物是否在影响输电线路安全的范围内。

本发明授权一种基于深度学习的巡检图像数据处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的巡检图像数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取巡检图像，巡检图像包含输电线路，对巡检图像进行分割，提取包含输电线路的部分图像； 识别输电线路边缘连接特征，基于连接特征纹路识别连接特征成分，区分连接特征中的近端特征，生成近端特征图像集； 提取近端特征图像集中与输电线路接触的特征，识别近端特征及近端特征边缘位置所连接输电线路清晰度； Brenner梯度函数计算近端特征以及输电线路像素灰度差的平方，通过灰度差确定输电线路在障碍范围内的障碍特征，并对障碍特征进行分割，生成障碍特征图像集； 获取包含相同障碍特征的多个巡检图像，确定多个巡检图像中该障碍特征清晰度最高的巡检图像为分析图像，包含该障碍特征且与分析图像处于不同采集角度的其他巡检图像为辅助图像； 基于分析图像以及辅助图像中障碍特征不同角度与输电线路之间的位置关系进行障碍特征与输电线路距离的计算； 获取塔杆之间的距离、图像采集设备高度以及障碍特征位置距离塔杆距离，建立输电线路摆动模型，计算输电线路弧垂值，基于输电线路弧垂值计算输电线路摆动范围； 基于分析图像与辅助图像计算障碍特征与输电线路距离计算步骤如下： 在分析图像与辅助图像中构建以图像采集点、障碍特征点以及输电线路对比点为顶点的三角形； 确定分析图像中障碍特征点与输电线路对比点的灰度差值，以及与分析图像采集角度最相近采集角度的辅助图像障碍特征点与输电线路对比点的灰度差值ΔI： ΔI=∣I 1 -I 2∣； 其中，I 1和I 2分别为分析图像和辅助图像中障碍特征点或输电线路对比点的灰度值； 根据两个角度中障碍特征点与输电线路对比点的灰度差，计算距离差D： ； 其中，B为两角度之间的基线距离，f为相机焦距； 分析距离差确定障碍物与输电线路之间的实际距离； 障碍物与输电线路之间的实际距离L计算方法如下： 计算分析图像中采集图像点与辅助图像中采集图像点之间的角度差Δθ： Δθ=θ 2 -θ 1； 其中，θ 1和θ 2为分析图像和辅助图像中的采集图像点采集角度； 通过角度差Δθ以及距离差D计算实际距离L： 。

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