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龙图腾网获悉广西大学申请的专利轻量化输电通道隐患测距方法及隐患预警装置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：CN115909092B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202211202633.1，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权轻量化输电通道隐患测距方法及隐患预警装置是由郑含博;胡思佳;李金恒;崔耀辉;胡钧浩;平原设计研发完成，并于2022-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本轻量化输电通道隐患测距方法及隐患预警装置在说明书摘要公布了：轻量化输电通道隐患测距方法及隐患预警装置，步骤为：S1、获取输电通道背景的二维图像数据与三维点云数据，构建二维图像中各像素坐标和背景点云中各三维点坐标的坐标变换和映射关系，并选取至少五组特征点使用EPnP算法求解相机位姿；S2、收集并预处理外破隐患目标图像数据集，训练改进的YOLOv4‑tiny实时检测模型，用于检测和识别输电通道中可能出现的外破隐患目标；S3、接收输电通道实时图像并检测出对应的隐患目标类型，根据目标物三维点坐标和所述输电线路三维点坐标计算目标物与输电线路的欧氏距离，根据对应国标中的安全距离判断是否发出预警。本方法有效提高输电通道隐患目标识别的准确程度，提高检测识别的效率，并合理利用运算资源，适合大范围推广。

本发明授权轻量化输电通道隐患测距方法及隐患预警装置在权利要求书中公布了：1.一种轻量化输电通道隐患测距方法，其特征在于包括以下步骤： S1、获取输电通道背景的二维图像数据与三维点云数据，构建二维图像中各像素坐标和背景点云中各三维点坐标的坐标变换和映射关系，并选取至少五组特征点使用EPnP算法求解相机位姿；二维图像数据由单目相机拍摄获取；三维点云数据由装载激光雷达的无人机获取； S2、收集并预处理外破隐患目标图像数据集，训练改进的YOLOv4-tiny实时检测模型，用于检测和识别输电通道中可能出现的外破隐患目标； S3、接收输电通道实时图像并检测出对应的隐患目标类型，根据目标物三维点坐标和输电线路三维点坐标计算目标物与输电线路的欧氏距离； 改进的YOLOv4-tiny实时检测模型主干网络采用MobileNetV3-small网络，代替原YOLOv4-tiny模型中的CSPDarknet53-tiny网络进行特征提取； 主干网络MobileNetV3-small中引入改进的SE模块，通过轻量级的注意力机制模块对网络特征进行调整，增大有效通道的权重； 使用空间金字塔池化网络SpatialPyramidPooling和路径聚合网络PathAggregationNetwork对提取出的不同尺度的特征信息进行特征融合，以获得三个更有效地特征融合层。

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