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龙图腾网获悉淳化昆仑优佳电缆有限公司申请的专利一种基于图像处理的电力设备标识自动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：CN121305577B 。

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：202511861162.9，技术领域涉及：G06V30/148；该发明授权一种基于图像处理的电力设备标识自动识别方法及系统是由郭雄涛;姚望;王占胜;刘丙吉设计研发完成，并于2025-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像处理的电力设备标识自动识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于图像处理的电力设备标识自动识别方法及系统，该方法包括：根据待识别电力设备表面图像的像素点及其邻域像素点的明度、饱和度计算局部光照异质性因子，以构建异质性结构张量，基于特征值分解及梯度方向分布确定混沌反光因子；构建明度结构张量以划分候选字符边缘像素点，计算字符结构权重；融合混沌反光因子与字符结构权重以重构Otsu分割算法，利用重构后的Otsu分割算法进行结构语义增强分割，生成字符前景图像，送入光学字符识别引擎以进行标识识别。该方法能区分反光的像素点与字符结构的像素点，提高了电力设备标识的识别准确性。

本发明授权一种基于图像处理的电力设备标识自动识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像处理的电力设备标识自动识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别电力设备的表面图像的每个像素点的明度和饱和度，根据该像素点的邻域像素点的明度、饱和度的统计特性，计算该像素点的局部光照异质性因子；计算像素点的局部光照异质性因子包括： 获取每个像素点的饱和度，以及每个像素点的所有邻域像素点的明度的标准差和明度的均值；将明度的标准差和明度的均值的乘积作为分子，将该饱和度作为分母，构成的分式确定为该像素点的局部光照异质性因子； 利用每个像素点的邻域像素点的局部光照异质性因子构建该像素点的异质性结构张量，对异质性结构张量执行特征值分解得到多个特征值；统计邻域像素点的局部光照异质性因子的梯度方向分布，基于多个特征值和梯度方向分布确定该像素点的混沌反光因子；利用每个像素点的邻域像素点的局部光照异质性因子构建该像素点的异质性结构张量，包括： 利用Sobel算子或Prewitt算子分别计算每个像素点的局部光照异质性因子在水平方向的梯度分量和垂直方向的梯度分量；根据水平方向的梯度分量和垂直方向的梯度分量构建每个像素点的梯度外积矩阵；将每个像素点的所有邻域像素点的梯度外积矩阵进行累加求和，得到的矩阵作为该像素点的异质性结构张量； 像素点的混沌反光因子是基于如下方式确定的：根据每个像素点的邻域像素点的局部光照异质性因子，确定该像素点的局部光照异质性因子的梯度方向，计算混沌反光因子：；其中，为第个像素点的混沌反光因子，为第个像素点的局部光照异质性因子，和分别是第个像素点的异质性结构张量执行特征值分解得到的第1特征值和第2特征值，且，为预设的用于防止分母为0的参数，为自然指数函数，为第个像素点的所有邻域像素点的局部光照异质性因子的梯度方向的信息熵，为理论最大熵； 根据每个像素点的邻域像素点的明度构建该像素点的明度结构张量，利用所有像素点的明度结构张量划分候选字符边缘像素点，基于每个像素点与候选字符边缘像素点的距离和明度差异确定该像素点的字符结构权重；根据每个像素点的邻域像素点的明度构建该像素点的明度结构张量，包括： 利用Sobel算子或Prewitt算子分别计算每个像素点的明度在水平方向的梯度分量和垂直方向的梯度分量；根据水平方向的梯度分量和垂直方向的梯度分量构建每个像素点的梯度外积矩阵，将每个像素点的所有邻域像素点的梯度外积矩阵进行累加求和，得到的矩阵作为该像素点的明度结构张量； 字符结构权重是基于如下方式确定的：，其中，为第个像素点的字符结构权重，为第个像素点的明度结构张量的迹，为所有像素点的明度结构张量的迹的最大值，为第个像素点与距离最近的候选字符边缘像素点之间的欧氏距离，为第个像素点的明度与距离最近的候选字符边缘像素点的明度的差值的绝对值，为所有像素点与距离最近的候选字符边缘像素点之间的欧氏距离的标准差，为所有像素点的明度与距离最近的候选字符边缘像素点的明度的差值的绝对值的标准差，为自然指数函数； 融合每个像素点的混沌反光因子和字符结构权重以重构Otsu分割算法，利用重构后的Otsu算法对表面图像进行结构语义增强分割，生成字符前景图像，将字符前景图像输入光学字符识别引擎以进行识别标识；融合每个像素点的混沌反光因子和字符结构权重以重构Otsu分割算法，包括：将每个像素点的字符结构权重和混沌反光因子的比值作为该像素点的字符置信度，获取该像素点的所有邻域像素点的字符结构权重，并筛选出其中的最大值，利用1加上该最大值作为增强系数，将增强系数与该像素点的字符置信度相乘，得到该像素点的字符结构置信度权重；利用每个像素点的字符结构置信度权重修正Otsu分割算法中的类概率和类均值的确定方式，以实现重构Otsu分割算法；计算前景类中所有像素点的字符结构置信度权重之和，作为前景类像素点的结构语义权重，将该结构语义权重与总权重的比值作为前景类像素点修正后的类概率；利用前景类像素点的字符结构置信度权重对前景类像素点的灰度值进行加权平均，计算前景类像素点修正后的类均值。

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