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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司台州供电公司申请的专利无人机巡检全过程树障实时分析研判方法、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：CN114298129B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202111324230.X，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权无人机巡检全过程树障实时分析研判方法、设备及介质是由斯建东;汤义勤;马振宇;赵文浩;陈琳;程斌;应国德;颜晨曦;宣超越;张叶;左江设计研发完成，并于2021-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本无人机巡检全过程树障实时分析研判方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无人机巡检全过程树障实时分析研判方法、设备及介质，其方法包括如下步骤：步骤S1：从无人机拍摄的图像中提取若干个区域候选框；步骤S2：把所有区域侯选框缩放成固定大小；步骤S3：用DCNN提取每个候选框的特征，得到固定长度的特征向量；步骤S4：把特征向量送入SVM进行二分类，从而区分出电线和树障并在图像中标记出树障位置；步骤S5：进行回归得到树障对应位置坐标信息。本发明实现无人机通道巡检过程中对树障的识别，使得无人机有效规避架空线缆的树障，同时尽可能完成对树障内线缆的巡线。

本发明授权无人机巡检全过程树障实时分析研判方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种无人机巡检全过程树障实时分析研判方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：从无人机拍摄的图像中提取若干个区域候选框； 步骤S2：把所有区域侯选框缩放成固定大小； 步骤S3：用DCNN提取每个候选框的特征，得到固定长度的特征向量； 步骤S4：把特征向量送入SVM进行二分类，从而区分出电线和树障并在图像中标记出树障位置； 步骤S5：进行回归得到树障对应位置坐标信息； 所述步骤S1中使用SelectiveSearch选择性搜索算法从图像中提取2000个以上均匀分布的图像框，所述步骤S2中把所有区域侯选框缩放成227*227，将步骤S2得到的树障候选框图像作为标签用于神经网络训练，训练出新的模型用于下次无人机巡检通道的树障分析，并且将步骤S5得到的树障对应位置坐标信息存为标签，用于下次无人机巡检通道的树障分析，所述步骤S3中用于提取特征的卷积网络有5个卷积层和2个全连接层，其输入是固定大小的RGB图像，输出为4096维特征向量，无人机拍摄的图像实时回传到5G移动边缘计算节点中进行实时分析研判，使用基于深度学习技术的语义分割神经网络对无人机拍摄的图像中电线部分进行分割，对于分割部分进行方向和中心点位置的拟合，根据方向和位置偏差，实现对无人机的控制。

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