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龙图腾网获悉江苏方天电力技术有限公司;国网江苏省电力有限公司申请的专利基于红外图像电力线识别的无人机巡线导航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：CN116189020B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202310147872.X，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于红外图像电力线识别的无人机巡线导航方法及系统是由黄郑;王红星;黄祥;陈玉权;张欣;张星炜;顾徐;朱洁;宋煜设计研发完成，并于2023-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于红外图像电力线识别的无人机巡线导航方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于红外图像电力线识别的无人机巡线导航方法及系统，包括：对俯视电力线进行数学抽象，作为无人机沿电力线飞行的导航依据；从获得的航拍图中随机抽取作为训练集和测试集，按照图像的默认坐标系标注每根电力线端点的坐标值；构建深度学习识别模型，模型包含编码‑译码模块和预测模块，预测模块包含三个全卷积网络分支，分别预测电力线中心点的高斯分布核、电力线中心点相对真实值的偏移量以及电力线方向；对深度学习识别模型预测的电力线中心点和方向进行聚类，得到电力线束的总体位置和方向，用于指导无人机的自主导航。本发明可以实现端到端地识别电力线中心坐标及方向角，具有较高的效率，便于完成无人机巡检导航。

本发明授权基于红外图像电力线识别的无人机巡线导航方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于红外图像电力线识别的无人机巡线导航方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：对俯视电力线进行数学抽象，并将其作为无人机沿电力线飞行的导航依据； 步骤2：随机抽取若干张航拍图作为训练集和测试集，标注每根电力线端点的坐标值； 步骤3：构建深度学习识别模型，并通过训练集和测试集进行模型训练；所述深度学习识别模型提取图像特征并生成特征图，从特征图上查找具有高斯核分布特点的区域，选取各区域的中心并按照中心点值的大小进行排名，选取靠前的点作为备选的电力线中心点，接着对备选的电力线中心点进行像素值筛选，得到初步预测到的电力线中心点，根据初步预测到的电力线中心点的坐标查找其与实际电力线中心的偏移量，经过偏移量修正得到最终的电力线中心点坐标的预测值；所述深度学习识别模型还预测得到各电力线方向； 步骤4：对深度学习识别模型预测的电力线中心点和电力线方向进行聚类，得到电力线束的总体位置和方向，用于指导无人机的自主导航；所述步骤4还包括：对深度学习识别模型预测的所有的电力线中心点计算其最小外包矩形，根据最小外包矩形的中心位置，构建高斯核来描述预测到的电力线对应的权重，xi,yi为第i根电力线的中心点坐标，xc,yc为高斯核的中心坐标，那么第i根电力线对应的权重值wi根据下式计算： 由此得到电力线的权重分布，考虑该权重分布，得到电力线束的总体位置和方向。

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