国网河南省电力公司鹤壁供电公司毛哲龙获国家专利权
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龙图腾网获悉国网河南省电力公司鹤壁供电公司申请的专利基于深度学习的绝缘子污秽成分分析方法和分析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：CN119941647B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202411970300.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的绝缘子污秽成分分析方法和分析系统是由毛哲龙;高远;咸辉;孙鹏荆;王文;袁雯雯;李卫军;李立;魏帅齐;李殿俊;陈静;孟文靖;王宇豪;张宁远;王梦婷设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的绝缘子污秽成分分析方法和分析系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的绝缘子污秽成分分析方法和分析系统，方法包括提取图像中的绝缘子对象图像；对绝缘子对象图像进行灰度处理，得到绝缘子对象灰度图像；使用子绝缘子对象灰度图像对绝缘子光谱图像进行裁切，得到子绝缘子光谱图像；在子绝缘子光谱图像上建立分析参考线并使用分析参考线上的像素点建立分析曲线；使用自相关计算和快速傅里叶变换方式处理分析曲线并得到功率谱和根据功率谱选择基于深度学习得到的污秽成分识别模型并确定子绝缘子对象灰度图像包括的污秽成分。本发明公开的基于深度学习的绝缘子污秽成分分析方法和分析系统，通过对绝缘子上污秽区域进行智能识别和对污秽区域成分进行模型分析方式来确定绝缘子上的污秽及其成分。
本发明授权基于深度学习的绝缘子污秽成分分析方法和分析系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的绝缘子污秽成分分析方法，其特征在于，包括： 响应于收到的包含有绝缘子的图像，提取图像中的绝缘子对象图像； 对绝缘子对象图像进行灰度处理，得到绝缘子对象灰度图像； 将绝缘子对象灰度图像进行分解和分组，得到绝缘子对象灰度图像组，每个绝缘子对象灰度图像组包括一类子绝缘子对象灰度图像，子绝缘子对象灰度图像的面积大于等于面积阈值； 使用子绝缘子对象灰度图像对绝缘子光谱图像进行裁切，得到子绝缘子光谱图像； 在子绝缘子光谱图像上建立分析参考线并使用分析参考线上的像素点建立分析曲线； 使用自相关计算和快速傅里叶变换方式处理分析曲线并得到功率谱； 根据功率谱选择基于深度学习得到的污秽成分识别模型并确定子绝缘子对象灰度图像包括的污秽成分。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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