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龙图腾网获悉合肥工业大学智能制造技术研究院申请的专利基于YOLOv6和传统图像处理技术的厂站接线图检测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：CN115376155B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202211029640.6，技术领域涉及：G06V30/422；该发明授权基于YOLOv6和传统图像处理技术的厂站接线图检测方法是由闵海;束凯;张业茂;陈涵设计研发完成，并于2022-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于YOLOv6和传统图像处理技术的厂站接线图检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及厂站接线图检测技术领域，且公开了基于YOLOv6和传统图像处理技术的厂站接线图检测方法，包括以下步骤：S1、对原始电网场站接线图使用BD算法+CRNN算法对电网场站接线图的文本进行识别，文本的位置使用矩形框的中心位置表示，并利用OpenCV操作图片删除文本；S2、使用YOLOv6算法检测图元；S3、对图元的角度进行分类；S4、连接线拓扑关系检测。本发明利用计算机图像处理技术与深度学习技术相融合的方式，自动获取厂站接线图中电气元件的拓扑关系。通过对电力系统标量格式接线图进行预处理，实现了高质量、高效率的拓扑关系检测。

本发明授权基于YOLOv6和传统图像处理技术的厂站接线图检测方法在权利要求书中公布了：1.基于YOLOv6和传统图像处理技术的厂站接线图检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对原始电网场站接线图使用BD算法+CRNN算法对电网场站接线图的文本进行识别，文本的位置使用矩形框的中心位置表示，并利用OpenCV操作图片删除文本； S2、使用YOLOv6算法检测图元，具体为： S21、对已有的场站接线图数据集划分训练集和测试集； S22、对原始场站接线图使用Labelme标注工具对图元进行标注； S23、对YOLOv6模型在划分好的训练集上训练，针对电路图图片过大而图元目标过小的问题，采用图片分块的策略进行训练和检测，分块时设置重叠区域，避免图元目标被截断，最后再采用NMS算法合并； S24、对在训练集上经过训练的YOLOv6模型在测试集上测试其效果，对效果最好的模型保存其权重； S25、后续使用模型测试时保存图元矩形框的位置，图元的位置使用矩形框的中心表示； S3、对图元的角度进行分类，具体为： 对经过上述步骤检测到的图元使用OpenVC裁剪保存为图片格式，然后将所有图元旋转3个角度90°，180°，270°或者1个角度90°，对称的图元只有两个角度保存为原始数据集，对数据集划分训练集和测试集并使用典型的分类神经网络进行角度分类；此处考虑到数据的复杂程度，使用深度较浅的resnet12网络； S4、连接线拓扑关系检测，具体为： S41、使用OpenCV操作上述步骤中的得到的图元和文本位置，剪裁所有的图片和文本，使得接线图中只剩下连接线； S42、使用OpenCV中的滤波算法和二值化算法处理场站接线图图像；再用模板匹配算法对连接线进行检测，具体步骤如下： S421、模板的样式设置多种，有“一”字型，“T”字型和“十”字型模板； S422、对于水平位置形同，或者垂直位置相同的点，通过计算坐标距离让相距最近的两点连成一线； S423、通过连接线两个端点的坐标记录连接线； S5、根据图元的角度所指方向寻找距离最近的连接线；再根据文本矩形框中心位置确定最近的连接性某一端点位置，以此完成连接线和文本以及图元的匹配； S6、根据上述过程的信息生成格式化文本。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人合肥工业大学智能制造技术研究院，其通讯地址为：230051 安徽省合肥市包河区花园大道369号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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