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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司申请的专利一种基于无人机巡检的冬季配电区覆雪状态检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：CN115100548B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202210644728.2，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于无人机巡检的冬季配电区覆雪状态检测方法是由张泽;戴永东;蒋中军;鞠玲设计研发完成，并于2022-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无人机巡检的冬季配电区覆雪状态检测方法在说明书摘要公布了：本申请属于输电线路通道运维技术领域，尤其涉及一种基于无人机巡检的冬季配电区覆雪状态检测方法。测试训练数据采集和分类数据库建立；测试训练数据的预处理，矩形供电区图像中覆雪指标的提取，基于图像内部边缘密度特征指标的提取；覆雪指标与覆雪状态关联匹配，基于支持向量机的覆雪状态识别模型训练，基于覆雪状态识别模型进行覆雪状态识别。本申请的基于无人机巡检的冬季配电区覆雪状态检测方法，通过针对不同区域在不同覆雪状态下的影像资料的分析，利用影像资料中的颜色和轮廓等要素构建覆雪指标特征，并通过覆雪指标与覆雪状态的关联匹配构建其影响权重，优化支持向量机的输入，进而提高覆雪状态的识别的准确率。

本发明授权一种基于无人机巡检的冬季配电区覆雪状态检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机巡检的冬季配电区覆雪状态检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一、测试训练数据采集和分类数据库建立，具体包括： 从现有数据中收集相应的覆雪影像资料作为原始数据，根据不同地貌、不同分区功能进行分类，分别建立与各类型相对应的测试训练数据库； 步骤二、测试训练数据的预处理，具体包括：2.1供电区截取 具体是指：获取源数据图像，以图像中各配电区中心为圆心、以离配电站最远的用户与配电站的距离为半径绘制圆形供电区图像，以圆形供电区图像为外接圆绘制矩形供电区图像，使该矩形供电区图像的至少一个顶点位于最远的用电用户处；2.2像素调节 具体是指：获取所有的矩形供电区图像，在保持原有高宽比的同时将所有矩形供电区图像调节为统一的像素高度或者宽度；2.3状态标注 具体是指：利用现有的图像标注程序采用人工或者机器识别的方法，将所有的矩形供电区图像按照覆雪指数进行分级标注；覆雪状态w分为：低度覆雪、中度覆雪、高度覆雪、极高度覆雪；其中；其中是指当前供电区形成后的历史覆雪厚度；是指当前供电区形成后的历史环境温度； 步骤三、各矩形供电区图像中覆雪指标的提取，具体包括：3.1基于HSV色彩空间的双通道特征指标的提取 具体是指：以通道的取值范围作为横轴并分为R个区间，以相应取值区间内的像素个数绘制直方图，建立基于HSV色彩空间的双通道特征指标; 其中；为S通道内饱和值等于x的像素的个数，为S通道分布在区间[0,i]内的像素个数，为S通道内的总像素个数；其中为V通道内明度值等于x的像素的个数，为V通道分布在区间[j，R]内的像素的个数，为V通道内的总像素个数，其中i，j为控制双通道特征指标评价的阈值参数；3.2基于图像内部边缘密度特征指标的提取 具体是指：基于次建立图像的内部边缘密度特征指标且；其中为矩形供电区图像中可检测到的边缘的像素的数量；为矩形供电区图像的总像素的数量；其中，各算法中涉及用于像素点是否归属于边缘的边缘判定阈值参数k； 步骤四、覆雪指标与覆雪状态关联匹配，具体包括： 利用方差分析评价方法来分析覆雪指标属性对于覆雪状态的影响程度，对于每一个覆雪指标，其对于覆雪状态的影响程度可表达为相关度系数；其中为状态间离差平方和；；r为状态分类；为属于状态r的矩形供电区图像的个数；为属于状态r的矩形供电区图像的特征指标均值，为所有矩形供电区图像的特征指标均值；为属于状态r的矩形供电区图像组内第i个样本的特征指标值；具体计算过程如下：4.1分别获取每一分类数据库中所有的矩形供电区图像，在阈值参数i、j以及边缘判定阈值参数k的不同取值情形下，分别计算双通道特征指标和内部边缘密度特征指标；4.2计算前述不同取值情形下双通道特征指标和内部边缘密度特征指标对于覆雪状态的影响程度和；4.3基于经验判断，选取和的相关度系数为0.15以上的取值情形作为有相关性的判断准则，删除相关度系数低于0.15的取值情形；4.4根据实际算力资源以及准确度需求，按照相关度系数由高到低的顺序选取有效的取值情形；4.5基于前述有效取值情形，分别得到若干双通道特征指标和内部边缘密度特征指标； 步骤五、基于支持向量机的覆雪状态识别模型训练，具体包括： 基于前述步骤四得到覆雪特征指标后，将其作为支持向量机的输入，以覆雪状态作为输出，训练支持向量机，得到覆雪状态识别模型； 步骤六、基于覆雪状态识别模型进行覆雪状态识别，具体包括： 基于前述步骤五得到的覆雪状态识别模型，将待分析巡检图像作为输入，得到覆雪状态识别结果。

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