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龙图腾网获悉贵州电网有限责任公司申请的专利一种配网无人机缺陷识别分析方法及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：CN119810686B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411594528.6，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种配网无人机缺陷识别分析方法及系统是由王双双;方明利;唐婉莹;喻吉府;张鑫涛;赵运刚;王乔;张金涛;刘鹏;陈显超;吴兴涛;吕庆爽;邓兵超;袁玉仁;蒋松奇;姜虹羽;程麒;秦超;魏阳;杜鑫晨设计研发完成，并于2024-11-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种配网无人机缺陷识别分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种配网无人机缺陷识别分析方法及系统，属于缺陷识别及无人机技术领域，包括，将无人机的摄像头进行改造，自动聚焦设备，无人机在识别到目标区域后，对设备进行多角度拍摄，形成巡线图片库；对拍摄的图片进行处理，形成高质量巡线图片库，将正常线路及设备进行多角度拍摄，形成标准设备图库，按照规定分类识别形成缺陷数据图库；使用Matlab中的图像识别算法，将巡线图片库与标准设备图库进行对比，标注差异图片，并与缺陷数据图库中的缺陷图片进行一对多比对，进行缺陷识别。本发明快速锁定故障范围，减少故障查找时间，有效提高快速复电效率，极大程度上减少人工勘察中出现的人身安全风险并提高工作效率，提升工作效率与工作质量。

本发明授权一种配网无人机缺陷识别分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种配网无人机缺陷识别分析方法，其特征在于：包括， 将无人机的摄像头进行改造，自动聚焦设备，无人机在识别到目标区域后，对设备进行多角度拍摄，形成巡线图片库； 对拍摄的图片进行处理，形成高质量巡线图片库，将正常线路及设备进行多角度拍摄，形成标准设备图库，按照规定分类识别形成缺陷数据图库； 使用Matlab中的图像识别算法，将巡线图片库与标准设备图库进行对比，标注差异图片，并与缺陷数据图库中的缺陷图片进行一对多比对，进行缺陷识别； 所述巡线图片库包括，将无人机的摄像头改造为自动聚焦线路、金具、绝缘子、避雷器的设备，使摄像头集中在线路及设备上，将摄像头中的线路或设备与背景部分进行有效区分，进行图像预处理，进行对比增强； 使用增强后的图像进行边缘检测，当经过对比度增强后的图像像素值大于时，边缘检测到二值输出为1，当经过对比度增强后的图像像素值不超过时，边缘检测到二值输出为0； 进行目标区域和背景部分的分割，计算当前区域在分割过程中的重要程度，当重要程度超过第一阈值时，认为是线路或设备的目标区域，当重要程度小于第一阈值时，认为是背景部分进行分割隐藏，并且快速聚焦摄像头中的线路或设备的目标区域，针对目标区域进行聚焦； 无人机识别到线路或设备区域后，对线路及设备进行多角度拍摄，形成此次巡线的巡线图片库； 所述高质量巡线图片库包括，通过对巡线图片库的图片在光照偏暗、光照过强、清晰度低的环境边缘检测、滤波操作、二值化、图像缩放、去雾、照片比重的方式去除部分影响因子，再进行有线性纠正、噪声去除、坏点去除、内插、白平衡、自动曝光控制还原图片细节，形成高质量巡线图片库； 处理的图像在某一时间段或者某一帧有部分噪声存在，在进行图像识别会造成一定的干扰，通过把图像进行二值化处理得到二值化图像： ； 其中，为原图像，T为降噪阈值，采用形态学滤波的开环闭运算对二值化处理过的金属微位运动图像进行降噪处理，去除与运动物体无关的噪点： ； 其中，N为运动物体的工作空间，B为结构元素，∘为形态学开运算，·为形态学闭运算，⊗为腐蚀运算，⊕为膨胀运算； 所述图像识别算法包括，根据泰森多边形特征分解法进行图像识别对比，在目标配网区域内，由=表示的一组传感器节点，每一个节点对应于一个可能出现缺陷的设备或线路部件，通过节点建立有效监测网络，通过泰森多边形算法将整个区域划分为n个凸多边形，使每个多边形只包含一个节点，表示为： ； 其中，i、j为变量索引，为任意点，和为任意两个相邻节点； 提取无人机巡线拍摄的图片设备或线路特征向量包括设备的形状、颜色、纹理，并将无人机巡线拍摄的图片的特征向量与线路及设备标准数据库开展设备及线路识别对比。

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