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龙图腾网获悉云南电力试验研究院(集团)有限公司申请的专利一种变电站龙门架引流线安全智能监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：CN119439188B 。

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：202411470638.1，技术领域涉及：G01S17/89；该发明授权一种变电站龙门架引流线安全智能监测方法是由洪思源;李俊楠;艾川设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种变电站龙门架引流线安全智能监测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电力线监测技术领域，公开一种变电站龙门架引流线安全智能监测方法，该方法基于激光点云球面投影，包括：获取龙门架引流线的精确点云信息、对采集到的点云数据进行预处理、将龙门架引流线球面投影到平面获得二维图像、采用改进的轻量级深度学习网络进行训练、从点云数据中精准分割出引流线的像素点、对引流线进行特征拟合，计算两条引流线之间的距离等步骤；该方法相较于直接使用三维点云数据进行分割的方法，减少了数据量，降低了标注难度，平衡了预测速度和精度，从而能够实现在边缘设备部署进行实时预警的功能。该方法通过检测龙门架引流线之间的距离，及时发现安全隐患并触发预警信号，确保变电站的安全运行。

本发明授权一种变电站龙门架引流线安全智能监测方法在权利要求书中公布了：1.一种变电站龙门架引流线安全智能监测方法，其特征在于：该变电站龙门架引流线安全智能监测方法基于激光点云球面投影，包括以下步骤： 步骤1.利用激光雷达设备在变电站现场采集三维点云数据，获取龙门架引流线的精确点云信息； 步骤2.对采集到的点云数据进行预处理，包括点云去噪、滤波和地面滤除，以提高数据的质量和可用性； 步骤3.在滤除地面后将龙门架引流线球面投影到平面上，获得二维图像，进行人工标注，并构建龙门架引流线数据集； 步骤4.基于所构建的龙门架引流线数据集，采用改进的轻量级深度学习网络进行训练，以增强模型的准确性和效率； 步骤5.应用训练后的深度学习模型，从点云数据中精准分割出引流线的像素点，并对分割结果进行后处理； 步骤6.根据深度学习模型的分割结果，对引流线进行特征拟合，计算两条引流线之间的距离；一旦距离小于预设阈值，系统将实时发出告警信号； 步骤3中，包括以下步骤： 步骤3.1，将三维图片映射到二维： 每个原始点云通过以下公式映射为二维坐标： ； 式中，和表示投影图像的宽和高；表示每个点与雷达的距离；为激光雷达传感器的下方垂直视场；为激光雷达传感器的上方垂直视场；为传感器的整体垂直视场，定义为：； 将3D点云坐标、强度值和距离值分别储存在RV图像通道中，最终生成的投影图像输入到神经网络中进行学习； 步骤3.2：构建数据集： 利用标注系统对二维图像中的龙门架引流线，进行像素级别的精确标注；并按照70%的数据用于训练、20%的数据用于验证、10%的数据用于测试的比例构建点云分割数据集； 步骤4中，轻量级深度学习网络为轻量级语义分割模型；轻量级语义分割模型采用MobileNetV3作为特征提取网络；轻量级语义分割模型通过上下文模块整合全局信息，使用像素混洗层Pixel-Shuffle进行上采样，并通过跳跃连接在解码阶段结合编码器和解码器的特征图；在跳跃连接后，进一步融合深浅信息； 所述轻量级语义分割模型引入了代理注意力AA模块，通过引入额外的代理向量A，扩展了传统注意力机制的四元组Q,K,V,A；新的机制中，代理向量A充当了查询向量Q的代理角色，从键向量K和值向量V中聚合信息，并将聚合后的信息反馈回查询向量Q。

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