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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利输电线路覆冰判别方法和装置、系统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：CN121214051B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511445081.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权输电线路覆冰判别方法和装置、系统是由苏庆;高鹏;卢致晖;梁宸;陈育涛;吴腾斌;谢国波;林志毅;黄剑锋;刘展宏设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本输电线路覆冰判别方法和装置、系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种输电线路覆冰判别方法和装置、系统，包括：S1、构建输电线路图像数据集，对所述数据集中的每一幅输电线路图像进行统一尺寸，并标注输电线路区域以及线路覆冰区域；S2、构建一个输电线路覆冰检测模型，所述模型包括：输电线路图像多层特征提取网络和输电线路图像特征增强融合网络；S3、对输电线路覆冰检测模型进行训练、测试和验证；S4，应用输电线路覆冰检测模型，对输电线路图像进行检测，当检测到输电线路存在覆冰时，发出除冰告警。采用本发明的技术方案，能够有效在输电线路图像中分割为输电线路、线路覆冰和背景，实现准确的输电线路覆冰判别。

本发明授权输电线路覆冰判别方法和装置、系统在权利要求书中公布了：1.一种输电线路覆冰判别方法，其特征在于，包括： S1、构建输电线路图像数据集，对所述数据集中的每一幅输电线路图像进行统一尺寸，并在所述图像中标注输电线路区域以及线路覆冰区域； S2、根据输电线路图像数据集，构建一个输电线路覆冰检测模型，其中，输电线路覆冰检测模型包括：输电线路图像多层特征提取网络和输电线路图像特征增强融合网络； S2.1、运用输电线路图像多层特征提取网络，对输电线路图像数据集中的任意一幅输电线路图像C1进行特征提取处理，得到第一输电线路多层特征图C2、第二输电线路多层特征图C3、第三输电线路多层特征图C5； S2.1.1、从输电线路图像数据集中获取一张输电线路图像C1，将C1依次经过一个卷积层Conv、分布位移卷积DSConv和两个移动翻转瓶颈卷积MBConv，以进行初步特征提取，得到第一输电线路多层特征图C2； S2.1.2、将C2经过第一通道分割混合卷积模块后，输出输电线路多层特征图C3；然后将C3经过第二通道分割混合卷积模块后，输出输电线路多层特征图C4；最后将C4经过空间金字塔池化层SPPF，输出输电线路多层特征图C5； 将所述通道分割混合卷积模块的输入记为H0，首先将H0经过一个卷积核大小为1×1、步长为1的Conv层，将C2的通道数升维n倍，其中n的值由多次实验测试选取最优值确定，得到输电线路分割混合卷积特征图H1；将H1按通道数进行平均切分，得到子特征图H2和子特征图H3； 然后将H2经过一个卷积核大小为1×1、步长为1的Conv层将通道数升维，之后经过卷积核大小为3×3、步长为2的逐深度卷积DWConv层进行特征提取，最后经过一个卷积核大小为1×1、步长为1的Conv层将通道数降维，得到输电线路分割混合卷积特征图H4；将H3先经过一个2×2大小的最大池化层MaxPool，再经过空间和通道重建卷积SCConv，得到输电线路分割混合卷积特征图H5； 最后将H4和H5进行相加后，再经过一个卷积核大小为1×1、步长为1、卷积核个数为C2的通道数两倍的Conv层，输出输电线路多层特征图H6； S2.2、运用输电线路图像特征增强融合网络，对C2、C3、C5进行特征融合处理，得到第一输电线路图像特征增强融合特征图C9、第二输电线路图像特征增强融合特征图C11、第三输电线路图像特征增强融合特征图C13； S2.2.1、将C5经过上采样操作后，与C3进行拼接操作，得到输电线路增强融合特征图C6； S2.2.2、将C6经过第一注意力特征融合模块处理后，得到输电线路增强融合特征图C7； S2.2.3、将C7经过上采样操作后，与C2进行拼接操作，得到输电线路增强融合特征图C8； S2.2.4、将C8经过第二注意力特征融合模块处理后，得到第一输电线路图像特征增强融合特征图C9； S2.2.5、将C9经过第一梯度强化模块处理后，与C7进行拼接操作，得到输电线路增强融合特征图C10； S2.2.6、将C10经过第三注意力特征融合模块处理后，得到第二输电线路图像特征增强融合特征图C11； S2.2.7、将C11经过第二梯度强化模块处理后，与C5进行拼接操作，得到输电线路增强融合特征图C12； S2.2.8、将C12经过第四注意力特征融合模块处理后，得到第三输电线路图像特征增强融合特征图C13； S2.2.9、将C9、C11和C13经过检测头Head，生成输电线路覆冰标定图像C14，将C14中的像素标记为以下三种类别之一：背景、输电线路、线路覆冰； 将所述注意力特征融合模块的输入记为P0，将P0依次经过两个卷积核大小为3×3、步长为1、填充为1的Conv层，得到输电线路特征图P1；同时将P0经过空间注意力模块SAMSpatialAttentionMechanism处理后得到空间注意力权重矩阵M_s，使用M_s对P1进行赋权后得到输电线路特征图P2； 将P2经过一个卷积核大小为3×3、步长为1、填充为1的Conv层，输出输电线路增强融合特征图P3； S2.3、将C9、C11和C13经过检测头Head，生成输电线路覆冰标定图像C14，C14中的像素被划分标记为背景、输电线路和可能存在的线路覆冰三种类别； S3、将输电线路图像数据集划分为训练集、测试集和验证集，对输电线路覆冰检测模型进行训练、测试和验证； S4，应用输电线路覆冰检测模型，对输电线路图像进行检测，当检测到输电线路存在覆冰时，发出除冰告警。

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