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龙图腾网获悉国网福建省电力有限公司经济技术研究院申请的专利基于图像识别和深度学习技术的输电线路智能巡检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：CN118691795B 。

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：202410753811.2，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于图像识别和深度学习技术的输电线路智能巡检方法是由张劲波;林宇彬;颜琰;黄晓予;龚建新;王鹏飞;阮筱菲;曹乐萱;廖华东设计研发完成，并于2024-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像识别和深度学习技术的输电线路智能巡检方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于图像识别和深度学习技术的输电线路智能巡检方法，包括以下步骤：S1:采用常规搭载高清摄像机的巡检无人机，基于预设巡检路径，进行输电线路初步巡检，获取输电线路图像数据；S2:基于对采集到的图像数据进行预处理；S3:采用异常点检测模型对输电线路设备进行自动识别和定位，检测出异常点；S4:基于异常点，利用联合分析方法，预测关联故障点，获取可能的关联故障点；S5:基于异常点和关联故障点，构建精细化巡检路径；S6:采基于精细化巡检路径进行巡检；S7:采用评估模型进行严重程度评估，生成输电线路设备的巡检报告。本发明实现对输电线路设备的自动化检测和分析，提高巡检效率和准确性。

本发明授权基于图像识别和深度学习技术的输电线路智能巡检方法在权利要求书中公布了：1.基于图像识别和深度学习技术的输电线路智能巡检方法，其特征在于，包括以下步骤： S1:采用常规搭载高清摄像机的巡检无人机，基于预设巡检路径，进行输电线路初步巡检，获取输电线路图像数据； S2:基于对采集到的图像数据进行预处理，包括图像去噪、增强、裁剪和标注； S3:采用异常点检测模型对输电线路设备进行自动识别和定位，检测出异常点； S4:基于异常点，利用联合分析方法，预测关联故障点，获取潜在的关联故障点； S5:基于异常点和关联故障点，构建精细化巡检路径； S6:采用搭载高清摄像机和红外传感器的巡检无人机基于精细化巡检路径进行巡检，获取异常点和关联故障点的多角度图像数据和红外数据； S7:基于异常点检测模型对关联故障点的多角度图像数据检测，得到关联异常点；并基于异常点和关联异常点的多角度图像数据和红外数据采用评估模型进行严重程度评估，生成输电线路设备的巡检报告； 所述基于异常点，利用联合分析方法，预测关联故障点，获取潜在的关联故障点，具体如下： 联合分析方法基于用户或物品之间的相似性来预测用户的兴趣或物品的特征，将异常点视为用户，潜在的故障点视为物品，通过分析它们之间的相互作用来预测潜在的关联故障点: 构建异常点-潜在故障点关联矩阵R：矩阵中元素rui表示异常点u对潜在的故障点i的关联强度； 计算异常点之间的相似度： 其中，rvi表示异常点v对潜在的故障点i的关联强度，I为所有潜在的故障点的集合； 基于相似度计算预测评分，并基于预测评分筛选潜在的关联故障点； 其中，U是所有用户的集合。

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