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龙图腾网获悉广东省建筑机械厂有限公司申请的专利一种用于塔机巡检的隐患识别方法、装置、电子设备及存储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：CN120580236B 。

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：202511085386.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种用于塔机巡检的隐患识别方法、装置、电子设备及存储介质是由卢凯;甘小皓;江浩贤;蒙浩;孙弘杨;李春玲;胡顺彬;钟璞星;王冠清;彭诗棋;杨荣贤;彭昭辉;黄家俊;周学瀚;李汉文设计研发完成，并于2025-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于塔机巡检的隐患识别方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种用于塔机巡检的隐患识别方法、装置、电子设备及存储介质，其方法包括获取塔机巡检数据，其中，塔机巡检数据包括塔机关键部位的巡检图像和或巡检视频；根据预先训练好的隐患识别模型对塔机巡检数据进行识别，确定出塔机隐患数据，塔机隐患数据包括存在隐患的隐患图像，隐患图像为具有隐患可视化标记和隐患参数的巡检图像或巡检视频中的帧，隐患参数包括隐患类型和隐患置信度。本发明能够在相应的巡检图像或巡检视频中的帧中对隐患位置进行可视化标记，同时显示出相应隐患的隐患类型与隐患置信度，从而能够直观地看出各处巡检位置是否存在隐患，隐患置信度的高低，以尽可能对有可能存在的隐患进行展示，降低了漏识别隐患的概率。

本发明授权一种用于塔机巡检的隐患识别方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种用于塔机巡检的隐患识别方法，其特征在于，包括： 获取塔机巡检数据，其中，所述塔机巡检数据包括塔机关键部位的巡检图像和或巡检视频； 根据预先训练好的隐患识别模型对塔机巡检数据进行识别，确定出塔机隐患数据，所述塔机隐患数据包括存在隐患的隐患图像，所述隐患图像为具有隐患可视化标记和隐患参数的巡检图像或巡检视频中的帧，所述隐患参数包括隐患类型和隐患置信度； 所述预先训练好的隐患识别模型以YOLOv11模型作为基础进行图像识别的模型，其中，在该模型中， 采用LDConv模块替代Backbone和Neck中原有的所有3×3下采样卷积层； 在Backbone最后一个C3模块中，用RFEM替换原有的BottleNeck结构，形成C3-RFEM模块； 在Backbone输出阶段，对Backbone输出的P3、P4、P5特征分别送入对应的CAA模块，得到加权后的新特征再输入Neck； 在训练阶段修改损失计算模块，将原有的CIoUGIoU边框回归损失替换为Unified-IoUUIoU损失函数。

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