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龙图腾网获悉国网四川雅安电力(集团)股份有限公司申请的专利一种基于图像处理算法的无人机输变配一体化智能巡检方法、系统、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：CN120747799B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511203148.X，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于图像处理算法的无人机输变配一体化智能巡检方法、系统、介质是由牟昊;叶超;张一帆;袁锋;李东明;余洋;任泽鑫;冷聪;钟加勇;杨刚;张聪;郑燕惠设计研发完成，并于2025-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像处理算法的无人机输变配一体化智能巡检方法、系统、介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像处理算法的无人机输变配一体化智能巡检方法、系统、介质。该方法包括：构建网格化智能巡检网络，配置集成充电、气象监测和5G通信的无人机机巢；中央控制平台整合输变配巡检需求，动态优化任务序列；无人机采集设备图像，通过多维度特征融合生成优化图像；采用改进的MFB‑Otsu算法结合高斯过程建模定位最优分割阈值；利用多尺度深度卷积神经网络和跨专业注意力机制实现缺陷智能识别，输出包含类型、位置及严重程度的三维评估结果；通过两级架构实现边缘实时处理与中央平台闭环优化。本发明实现了输变配设备的高效协同巡检，提升了缺陷识别的精度与效率，具有自适应优化和跨专业融合的特点。

本发明授权一种基于图像处理算法的无人机输变配一体化智能巡检方法、系统、介质在权利要求书中公布了：1.一种基于图像处理算法的无人机输变配一体化智能巡检方法，其特征在于，所述方法包括： S1、构建智能巡检网络，将巡检区域进行网格化划分，基于设备分布密度和巡检频次需求确定网格单元大小；在每个网格单元内配置智能无人机机巢，所述机巢集成自主充电模块、气象监测单元和5G通信模块；通过所述通信模块建立机巢与中央控制平台的实时数据连接，形成覆盖全域的智能巡检网络； S2、所述中央控制平台接收并整合输电、变电、配电各专业的巡检需求；采用基于设备状态评估的智能调度算法，动态计算任务优先级；根据无人机续航能力和网格覆盖范围，优化生成跨专业联合巡检任务序列； S3、通过无人机搭载的工业相机采集输变配设备图像，对采集图像同步执行多维度图像特征融合，生成优化后的融合图像； S4、基于MFB-Otsu算法对所述优化后的融合图像进行分割，通过高斯过程建模和期望改进函数快速定位最优分割阈值； S5、构建包含多尺度卷积核组的深度卷积神经网络，通过跨专业注意力机制，针对输电线路、变电站设备、配电设备分别优化特征提取策略；对分割后的图像通过所述深度卷积神经网络进行多尺度缺陷智能识别，输出包含缺陷类型、位置坐标及严重程度评分的三维评估结果； S6、针对识别结果执行优化调整，根据设备类型动态调整S3中的特征融合权重系数；结合实时气象数据优化S4中的分割参数；通过在线学习机制更新S5中的缺陷识别模型参数，进行自适应闭环优化； 其中，步骤S3-S6通过部署在无人机边缘计算节点和中央控制平台的两级架构实现，无人机节点负责S3-S5的实时处理，中央平台负责S6的模型优化和结果验证，形成完整的智能巡检闭环系统； 其中S5包括：S5-1、构建多尺度特征提取网络： 采用包含3×3、5×5、7×7卷积核的并行卷积组，分别提取输电线路、变电站设备、配电设备的局部细节特征和全局结构特征； S5-2、设计跨专业注意力模块： 通过通道注意力机制动态调整输电、变电、配电三个专业领域的特征权重，实现专业特征的自适应融合； S5-3、实施分级缺陷识别： a初级网络层识别缺陷位置坐标，输出二维定位热力图； b中级网络层分类缺陷类型，生成分类概率分布； c高级网络层评估缺陷严重程度，输出1-5级评分。

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