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龙图腾网获悉国网江西省电力有限公司信息通信分公司申请的专利一种半监督学习的配网绝缘子故障识别与风险评估方法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：CN121121577B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202511673068.0，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种半监督学习的配网绝缘子故障识别与风险评估方法是由胡兵;彭鸿钊;刘惟言;王松;华威;黄钰惠;张祖淇设计研发完成，并于2025-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种半监督学习的配网绝缘子故障识别与风险评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种半监督学习的配网绝缘子故障识别与风险评估方法，涉及配网绝缘子识别技术领域，包括：云端服务器采集配网绝缘子图像，训练并得到故障识别模型；云端服务器对实时获取图像进行灰度化处理；构建灰度值映射函数和融合评价函数；采用对立学习人工旅鼠算法优化灰度值映射函数参数；获取灰度值映射函数的最优参数，增强灰度化图像；通过故障识别模型识别图像，判断增强图像是否存在绝缘子故障情况；将识别结果为置信度大于可信阈值的图像纳入训练集；构建多维度风险评估指标体系，对配网绝缘子配网风险进行多维度量化，映射风险等级。本发明有效提升复杂环境下绝缘子故障识别精度与效率，能够降低人工标注成本，具有较好的应用前景。

本发明授权一种半监督学习的配网绝缘子故障识别与风险评估方法在权利要求书中公布了：1.一种半监督学习的配网绝缘子故障识别与风险评估方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 步骤S1、云端服务器从配网无人机巡检平台采集不同环境、不同天气下的配网绝缘子图像，初步人工标注构建关于配网绝缘子图像的训练集，并训练YOLOv12模型得到故障识别模型，设定可信阈值与有效阈值； 步骤S2、无人机巡检设备实时采集配网绝缘子图像上传至云端服务器，云端服务器获取实时配网绝缘子图像，并对实时配网绝缘子图像进行灰度化处理； 步骤S3、构建灰度值映射函数以及综合四项指标的融合评价函数，所述四项指标包括通用质量指数、边缘像素数、图像熵和灰度共生矩阵对比度； 步骤S4、采用对立学习人工旅鼠算法优化灰度值映射函数参数，参数包括非线性调节参数、噪声抑制参数、对比度平衡参数和增益调节参数； 步骤S5、获取灰度值映射函数的最优参数，并使用最优参数增强灰度化后的图像； 步骤S6、通过故障识别模型识别增强后的图像，判断增强后的图像是否存在绝缘子故障情况，根据识别结果分级处理，若识别到模型输出预测的置信度大于可信阈值，则执行步骤S7，否则将识别置信度是否小于有效阈值； 步骤S7、将识别结果为置信度大于可信阈值的图像纳入训练集，获取绝缘子故障类型、置信度、无人机拍摄环境湿度及温度； 步骤S8、构建多维度风险评估指标体系，对配网绝缘子配网风险进行多维度量化，映射风险等级，并将识别结果、置信度、故障类型、风险等级反馈至无人机巡检设备； 在所述步骤S4中，采用对立学习人工旅鼠算法优化灰度值映射函数参数的具体过程包括： 输入灰度化处理后的配网绝缘子图像、人工旅鼠种群规模、算法最大迭代次数，将灰度值映射函数的四个参数值作为决策变量，利用三次混沌映射初始化人工旅鼠种群，根据人工旅鼠种群位置重心生成对立人工旅鼠种群，再将人工旅鼠种群和对立人工旅鼠种群合并，计算人工旅鼠个体的适应度函数，选取适应度值排名位于前10%的人工旅鼠个体组成为初始人工旅鼠群体； 根据人工旅鼠能量因子判断人工旅鼠的探索与开发阶段，实现人工旅鼠的行为选择与群体位置更新操作，在探索阶段，人工旅鼠根据切换概率切换探索行为和挖洞行为，在开发阶段，人工旅鼠根据切换概率切换觅食行为和逃避天敌行为； 循环遍历位置更新后的人工旅鼠群体，计算人工旅鼠每个维度上的变异率，若变异率大于变异阈值则进行变异操作，计算人工旅鼠群体的适应度函数值，选择出适应度函数值最小的人工旅鼠个体作为最优个体，若此时达到最大迭代次数，则输出最优个体，结束算法，否则继续进行迭代； 所述适应度函数值使用基于通用质量指数、边缘像素数、图像熵和灰度共生矩阵对比度构建而成的融合评价函数计算得到，所述通用质量指数通过对比增强图像与原始图像的局部灰度均值、方差及协方差计算得到，所述边缘像素数通过Sobel算子提取边缘信息并统计梯度幅值大于设定边缘像素阈值的像素总数得到，所述图像熵基于灰度直方图的概率分布计算得到，所述灰度共生矩阵对比度通过灰度共生矩阵的四个方向的对比度平均值计算得到； 所述适应度函数的计算公式为：，其中，为融合评价函数，为通用质量指数，为边缘像素数，为图像熵，为灰度共生矩阵对比度。

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