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龙图腾网获悉广东顺畅科技有限公司申请的专利一种基于CNN模型的电力线缆图像识别标注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：CN119169001B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411540185.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于CNN模型的电力线缆图像识别标注方法及系统是由严强;王鹏;黎瑞麟;李国光;苏金敏;游永刚;文玲玉;古钊东设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CNN模型的电力线缆图像识别标注方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于CNN模型的电力线缆图像识别标注方法及系统，该方法包括：采集电力线路的基础图像及三维点云数据，并将基础图像及三维点云数据进行融合，获得融合图像；基于CNN网络对融合图像进行目标检测，获得包括线缆缺陷的目标区域图像；对目标区域图像进行FFT变换，获得纹理增强图像；建立SVM模型，通过目标区域图像及纹理增强图像进行基于线缆缺陷的电缆故障分类。本发明结合纹理特征完成电力线缆的检测和分类工作，并进行电力线缆故障的准确分类，大大提高了检测效率和精度。

本发明授权一种基于CNN模型的电力线缆图像识别标注方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于CNN模型的电力线缆图像识别标注方法，其特征在于，包括： S1:采集电力线路的基础图像及三维点云数据，并将所述基础图像及所述三维点云数据进行融合，获得融合图像； S2：基于CNN网络对所述融合图像进行目标检测，获得包括线缆缺陷的目标区域图像； 其中，步骤S2进一步包括： S21：将带有线缆缺陷的标注图像进行加噪，获得噪声图像； 其中，步骤S21进一步包括： S211：采集所述标注图像中的基准标注框，并采集所述基准标注框的角点；S212：对所述角点进行高斯分布采样及均匀分布采样，分别获得第一随机因子及第二随机因子； S213：通过所述第一随机因子对所述基准标注框进行扩放，获得第一噪声标注框； S214：通过所述第二随机因子对所述第一噪声标注框进行缩放，获得第二噪声标注框； S215：将所述第二噪声标注框添加至所述标注图像，并保留所述基准标注框，获得噪声图像； S22：将密集连接网络作为主干网络，并通过所述噪声图像进行训练，获得目标检测网络； S23：通过所述目标检测网络对所述融合图像进行目标检测，获得目标区域图像； S3：对所述目标区域图像进行FFT变换，获得纹理增强图像； S4：建立SVM模型，通过所述目标区域图像及所述纹理增强图像进行基于线缆缺陷的电缆故障分类，以完成电力线缆图像的识别标注； 步骤S4进一步包括： S41：输入所述目标区域图像及所述纹理增强图像，分别获得目标区域特征向量及纹理增强特征向量； S42：对所述目标区域特征向量及所述纹理增强特征向量进行训练测试，获得目标区域准确率及纹理增强准确率； S43：基于所述目标区域准确率及所述纹理增强准确率计算获得平均准确率； S44：基于所述平均准确率对所述目标区域特征向量及所述纹理增强特征向量进行加权融合，获得融合特征向量。

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