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龙图腾网获悉陕西科宇立特建设工程有限公司申请的专利输电线路无人机巡检深度视觉智能识别方法及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：CN121259673B 。

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：202511832175.3，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权输电线路无人机巡检深度视觉智能识别方法及系统是由彭学良设计研发完成，并于2025-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本输电线路无人机巡检深度视觉智能识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了输电线路无人机巡检深度视觉智能识别方法及系统，涉及输电线路巡检领域，包括：基于输电线路电压等级、环境复杂度动态调整成像参数，采集线路本体、线路连接固定用金属配件及廊道环境的多光谱视觉数据，并将采集数据与巡检位姿、环境温湿度及电磁干扰参数进行关联绑定，本发明可动态适配输电线路电压等级与环境复杂度优化成像效果，精准采集多维度视觉数据并关联关键环境参数，经自适应降噪、精准拼接与畸变校正提升数据标准化水平，通过注意力引导机制与动态卷积网络高效挖掘缺陷特征及环境关联属性，结合历史数据进行缺陷类型、等级的精准判定与未来演化趋势预测。

本发明授权输电线路无人机巡检深度视觉智能识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.输电线路无人机巡检深度视觉智能识别系统，其特征在于，包括： 采集模块，用于基于输电线路电压等级、环境复杂度动态调整成像参数，采集线路本体、线路连接固定用金属配件及廊道环境的多光谱视觉数据，并将采集数据与巡检位姿、环境温湿度及电磁干扰参数进行关联绑定； 预处理模块，用于接收完成绑定的采集数据，通过环境参数自适应电磁降噪逻辑进行数据去噪，结合巡检位姿进行图像拼接与畸变校正，以构建带有环境属性标签的标准化三维数据矩阵； 挖掘模块，用于基于缺陷特征注意力引导机制构建动态卷积提取网络，从三维数据矩阵中挖掘各类型缺陷的对应视觉特征及环境关联属性，同步生成附带场景适配系数的特征向量集； 识别模块，用于对特征向量集进行分类匹配以完成缺陷类型判定与等级评估，并基于输电线路历史缺陷数据构建生长规律模型，应用模型输出缺陷未来预设时间区间内的演化趋势预测结果； 验证模块，用于接收识别模块输出的缺陷判定、等级评估及演化趋势预测结果，通过实时特征回溯校验、历史缺陷数据比对及数字孪生场景仿真剔除环境干扰导致的误判数据，同步补充缺陷的几何尺寸、材质损耗率量化参数，以组成经验证后的反馈数据包； 反馈模块，用于接收验证模块输出的反馈数据包，同步推送至预设巡检终端。

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