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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司;浙江未来技术研究院(嘉兴);嘉兴市恒光电力建设有限责任公司滨海分公司申请的专利一种基于深度学习的台区部件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：CN113963172B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202111075840.0，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种基于深度学习的台区部件检测方法是由毛江山;范明;邵航;邹会权;高坤;李红日;雷强;邬成锋;王磊;马振琦;彭坤;陈万昆;屠佳晔;陈登波;徐涛;郝栋梁;龙鹏;白俊;路凯设计研发完成，并于2021-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的台区部件检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的台区部件检测方法，克服了现有技术现有技术的人工测量成本高、耗时久的问题，包括：S1、进行样本收集，收集多个地区标准台区的多种距离、角度、方位的图片数据；S2、对收集到的样本进行样本标注；S3、样本经过调整后输入台区部件检测模型进行模型训练和待测样本图片预处理；S4、进行模型推理。本发明本案可以通过对图片进行处理和计算完成巡检对台区部件进行质量判断，并根据结果判断台区安装是否规范，能够缩短巡检时间，实现台区部件量化指标的测量；通过双目相机进行样本收集，且可以规范部件安装位置距离的测量，便于对图片数据进行下一步处理。

本发明授权一种基于深度学习的台区部件检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的台区部件检测方法，其特征是，包括以下步骤： S1、进行样本收集，收集多个地区标准台区的多种距离、角度、方位的图片数据； S2、对收集到的样本进行样本标注： 定义样本图片中需要标注的目标类别，包括JP柜、标识牌、变压器、警示牌、杆号牌、相位牌、异线并购夹以及各横担间电杆区域； 每一个目标区域均为多边形，多边形包括i个顶点Si，i个顶点与其他顶点连接组成的的对角线共有12*ii-3条，对角线之间的交点作为若干个特征点，识别每一个特征点到各个顶点的距离比值，台区部件检测模型的GPU将目标区域的特征点的距离比值与已有目标类型比对得出样本图片中的目标类型并构建目标集合； 设计样本标注规则，标注目标区域为该目标实际区域的最小外接矩形； S3、样本经过调整后输入台区部件检测模型进行模型训练和待测样本图片预处理； S4、进行模型推理，实现台区量化指标测量。

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浙江省电力有限公司嘉兴供电公司;浙江未来技术研究院(嘉兴);嘉兴市恒光电力建设有限责任公司滨海分公司，其通讯地址为：314001 浙江省嘉兴市南湖区城北路99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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