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龙图腾网获悉国网山东省电力公司超高压公司申请的专利用于输电线路可视化检测场景的视频稳像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：CN115689939B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202211414383.8，技术领域涉及：G06T5/92；该发明授权用于输电线路可视化检测场景的视频稳像方法是由庄杰;付以贤;杜远;张健;程凤璐;毕宬;陈培峰;巩乃奇;曹亚华设计研发完成，并于2022-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于输电线路可视化检测场景的视频稳像方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于输电线路可视化检测场景的视频稳像方法，包括：收集户外环境图像并标注非运动物体，建立原始图像数据和目标图像数据，构建原始目标检测模型并训练，得到最终目标检测模型，检测实时视频中的非运动物体，选择运动估计目标并计算运动向量，计算全局运动向量，使用卡尔曼滤波进行处理，执行运动补偿；本发明特别使用于输电线路可视化检测场景，避免弱化目标对象，例如导线舞动的抖动，提高导线舞动检测精度；该方法可以提供非运动物体的位置，使块匹配算法能够更精准的聚焦到相应位置，能够提升运动向量的准确性，提升后续的稳像效果。

本发明授权用于输电线路可视化检测场景的视频稳像方法在权利要求书中公布了：1.用于输电线路可视化检测场景的视频稳像方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：收集数据采集单元监控拍摄的户外环境图像，对其中的非运动物体进行标注；获取非运动物体的标注图像数据集； 步骤S2：选择标注图像数据集作为原始图像数据；从原始图像数据中剔除非运动物体标注框面积小于设定剔除面积的标注对象图像，将剔除后的标注图像数据集作为目标图像数据；将目标图像数据划分为训练图像数据集和测试图像数据集； 步骤S3：构建用于非运动物体检测的原始目标检测模型; 步骤S4：使用原始图像数据，以及目标图像数据的训练图像数据集对构建的用于非运动物体检测的原始目标检测模型进行训练得到最终目标检测模型； 步骤S5：实时采样数据采集单元监控拍摄的监控范围的视频，在视频中抽取连续的当前帧和参考帧，将当前帧和参考帧图像输入最终目标检测模型中，利用最终目标检测模型检测非运动物体目标； 步骤S6：对当前帧和参考帧均检测出的非运动物体目标根据置信度排序，选出置信度高于设定置信度的非运动物体目标作为运动估计目标；使用块匹配法计算当前帧和参考帧之间每个运动估计目标的运动向量； 步骤S7：求解所计算的每个运动估计目标的运动向量的平均值，将所计算的每个运动估计目标的运动向量的平均值作为全局运动向量； 步骤S8:使用卡尔曼滤波KalmanFilter算法对全局运动向量进行处理，得到待补偿的全局运动向量; 步骤S9：执行运动补偿，运动补偿可表示为； 其中，是补偿前图像中的一个像素点，是补偿后图像中的一个像素点。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网山东省电力公司超高压公司，其通讯地址为：250000 山东省济南市槐荫区美里路1000号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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