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龙图腾网获悉深圳供电局有限公司申请的专利一种基于视频监控的绝缘子泄露电流检测方法及装置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：CN119780783B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202411929929.2，技术领域涉及：G01R31/52；该发明授权一种基于视频监控的绝缘子泄露电流检测方法及装置是由王振华;陈城;包力;陈腾飞;刘媛;周龙;王虹丽;梁珮娴;吴寅郎设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视频监控的绝缘子泄露电流检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视频监控的绝缘子泄露电流检测方法，包括以下步骤：对待检测的绝缘子进行可见光视频检测，获得第一监控视频，对绝缘子进行热成像视频检测，获得第二监控视频；对第一监控视频进行放电痕迹大小识别，获得放电痕迹面积，分类获得第一泄露电流信息；对第二监控视频进行识别，获得第二泄露电流信息；根据第一泄露电流信息和第二泄露电流信息，计算获得泄露电流信息，作为绝缘子的泄露电流检测结果。本发明还公开了相应的方法。实施本发明，可以提高对绝缘子泄露电流检测的精度，提高检测效果。

本发明授权一种基于视频监控的绝缘子泄露电流检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于视频监控的绝缘子泄露电流检测方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1，对待检测的绝缘子进行可见光视频检测，获得第一监控视频，对所述绝缘子进行热成像视频检测，获得第二监控视频； 步骤S2，对所述第一监控视频进行放电痕迹大小识别，获得放电痕迹面积，分类获得第一泄露电流信息； 步骤S3，对所述第二监控视频进行识别，获得第二泄露电流信息； 步骤S4，根据所述第一泄露电流信息和第二泄露电流信息，计算获得泄露电流信息，作为绝缘子的泄露电流检测结果； 其中，所述步骤S2进一步包括： 构建放电痕迹识别器； 将所述第一监控视频输入所述放电痕迹识别器，识别输出获得放电痕迹面积； 在所述步骤S2中，构建放电痕迹识别器，包括： 采集绝缘子的样本第一监控视频集合，并对样本第一监控视频内的放电痕迹面积进行标识，获得样本放电痕迹面积集合； 采用卷积神经网络，利用所述样本第一监控视频集合和样本放电痕迹面积集合，训练放电痕迹识别器，其中，所述放电痕迹识别器训练过程中采用梯度下降进行训练，训练规则为： ； 其中，为第t次迭代时的模型参数，为步长，为梯度； 在所述步骤S2中，分类获得第一泄露电流信息，包括： 根据绝缘子的历史泄露电流检测数据，采集样本放电痕迹面积集合和样本第一泄露电流信息集合； 构建所述样本放电痕迹面积集合和样本第一泄露电流信息集合的映射关系，获得第一泄露电流分类器； 将所述放电痕迹面积输入所述第一泄露电流分类器，分类获得第一泄露电流信息； 其中，所述步骤S3进一步包括： 采集绝缘子的样本第二监控视频集合，并采集样本第二泄露电流信息集合； 利用卷积神经网络，采用所述样本第二监控视频集合和样本第二泄露电流信息集合，训练第二泄露电流识别器； 将所述第二监控视频输入所述第二泄露电流识别器，识别获得第二泄露电流信息。

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