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龙图腾网获悉武汉华中天经通视科技有限公司申请的专利一种大分辨率电力部件缺陷图像生成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：CN117315226B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202311180514.5，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种大分辨率电力部件缺陷图像生成方法是由郑敬浩;张瑞文;何亦舟;刘松;谭海设计研发完成，并于2023-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大分辨率电力部件缺陷图像生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种大分辨率电力部件缺陷图像生成方法，输入一张正常的电力部件图像，先使用电力部件目标检测模型确定各个电力部件在图像中的位置，然后将其裁剪出来，其余部分作为背景图，接下来使用风格迁移网络把正常的电力部件转换为异常的电力部件，最后把异常电力部件放回背景图，这样就得到了大分辨率的电力部件缺陷图像；本专利缺陷图像生成方法可以高效地生成多种类型的电力部件缺陷图，提高样本集的多样性和广泛性，提升后续的缺陷检测模型的准确性和泛化性能。

本发明授权一种大分辨率电力部件缺陷图像生成方法在权利要求书中公布了：1.一种大分辨率电力部件缺陷图像生成方法，其特征在于：包括如下步骤 S1，采集包括无人机巡检拍摄的正常图像和缺陷图像在内的电力部件样本图像，构建可进行深度神经网络训练的数据集，构建并训练基于YOLO模型或者DETR模型的电力部件目标检测模型，输出图像目标的种类和位置； S2，将一张电力部件正常图像img输入电力部件目标检测模型，电力部件目标检测模型经过训练，精准识别图像中的电力部件并输出电力部件的种类，标记图像img中电力部件所在矩形框的左上角坐标为x1，y1，右下角坐标为x2，y2，矩形框周围区域作为背景图； S3，构建基于CycleGAN的风格迁移模型，其中CycleGAN包括由两个生成器G1、G2和两个判别器D1、D2组成的风格迁移网络，生成器G1将风格为X的输入图像x转化成风格为Y的图像G1x，G1x又重新输入生成器G2，还原成风格为X的图像x′，判别器D1判断输入的是否风格为X的图像x，判别器D2判断输入的是否风格为Y的图像y； S4，确定输入图像的尺寸W，训练从正常电力部件到缺陷电力部件的风格迁移网络：若x2-x1W或y2-y1W则返回步骤S2，反之以电力部件所在矩形框为中心，裁剪W×W的图像区域记作img_crop，记下裁剪区域的中心坐标xc，yc； S5，将裁剪图像img_crop输入风格迁移网络，得到尺寸相同的带有缺陷的电力部件图像img_crop′； S6，根据中心坐标xc，yc，用带有缺陷的电力部件图像img_crop′替换裁剪图像img_crop，放回背景图，得到新的裁剪图像img′即为大分辨率的电力部件缺陷图像。

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