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龙图腾网获悉福州大学申请的专利基于低功耗物联网边缘计算设备的接触网鸟巢识别系统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：CN116434086B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202310337245.2，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于低功耗物联网边缘计算设备的接触网鸟巢识别系统是由谢楠;李俊;何志超设计研发完成，并于2023-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于低功耗物联网边缘计算设备的接触网鸟巢识别系统在说明书摘要公布了：本发明提供了基于低功耗物联网边缘计算设备的接触网鸟巢识别系统，包括：输入模块、特征提取模块、模型构建模块和输出模块；所述输入模块，用于输入原始图像至所述特征提取模块，其中，所述原始图像包括：高压输电设备的图像和接触网的图像；所述特征提取模块，用于对所述原始图像进行特征提取，获取特征信息；所述模型构建模块，用于基于所述特征信息构建鸟巢识别模型；所述输出模块，用于根据所述鸟巢识别模型，输出所述原始图像的鸟巢识别结果。本发明能够降低实际的信息输入量，且检测精度高，并且实现实时在线检测。

本发明授权基于低功耗物联网边缘计算设备的接触网鸟巢识别系统在权利要求书中公布了：1.基于低功耗物联网边缘计算设备的接触网鸟巢识别系统，其特征在于，包括：输入模块、特征提取模块、模型构建模块和输出模块； 所述输入模块，用于接收原始图像并传输至所述特征提取模块，其中，所述原始图像包括：高压输电设备的图像和接触网的图像； 所述特征提取模块，用于对所述原始图像进行特征提取，获取特征信息； 所述模型构建模块，用于基于所述特征信息构建鸟巢识别模型； 所述输出模块，用于根据所述鸟巢识别模型，输出所述原始图像的鸟巢识别结果； 所述特征提取模块包括：第一提取单元和第二提取单元； 所述第一提取单元，用于提取所述原始图像中的鸟巢的宏观特征信息； 所述第二提取单元，用于提取所述原始图像中的鸟巢的微观纹理信息； 所述第一提取单元和第二提取单元分别与所述模型构建模块连接； 所述宏观特征信息包括：鸟巢的颜色特征信息和轮廓特征信息； 所述第一提取单元中提取所述颜色特征信息的方式为：一维离散小波变换； 所述第一提取单元中提取所述轮廓特征信息的方式为：二维离散小波变换； 所述第二提取单元中提取所述鸟巢内树枝细节的纹理信息的方式为：db0小波处理； 所述模型构建模块构建所述鸟巢识别模型的方法包括：通过所述特征信息对高斯贝叶斯分类器进行训练验证，获得所述鸟巢识别模型；用所述高斯贝叶斯分类器构建模型的过程包括：通过所述高斯贝叶斯分类器获取图像中有鸟巢和无鸟巢时的高斯分布系数； 获取所述有鸟巢时的高斯分布系数即获取每个像素点的标准差； 获取所述无鸟巢时的高斯分布系数即获取每个像素点的数学期望值； 所述微观纹理信息包括：鸟巢内树枝细节的纹理信息； 所述鸟巢识别模型为： 其中，大于0则认为有鸟巢，小于0则认为无鸟巢，为有鸟巢类型，为无鸟巢类型，为采样点数，表示第i个采样点，i为采样点的个数顺序， 为判断模型符号。

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