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龙图腾网获悉智洋创新科技股份有限公司申请的专利一种输电线路隐患鸟巢检测方法、系统、设备及存储介质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：CN116895025B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310785795.0，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种输电线路隐患鸟巢检测方法、系统、设备及存储介质是由王硕;徐鹏翱;范满;张磊设计研发完成，并于2023-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种输电线路隐患鸟巢检测方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种输电线路隐患鸟巢检测方法、系统、设备及存储介质，用以解决现有的鸟巢检测无法准确判断绝缘子和鸟巢是否位于同一深度，难以界定普通鸟巢和隐患鸟巢，涉及深度学习技术领域。包括：获取无人机巡检拍摄的待检测的输电线路图像；将待检测的输电线路图像输入预先训练的鸟巢检测模型中进行识别；鸟巢检测模型采用yolov8模型框架，且将yolov8模型框架原始的边框回归损失函数替换为EIOU损失函数；输出识别结果。该方法可以结合目标检测和深度估计模型的优势，实现了对隐患鸟巢的高精度判别。通过坐标关系筛选出位于绝缘子上方的鸟巢作为隐患鸟巢候选，然后根据深度图判断绝缘子和鸟巢是否在同一深度范围，实现了对隐患鸟巢的判别。

本发明授权一种输电线路隐患鸟巢检测方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种输电线路隐患鸟巢检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取无人机巡检拍摄的待检测的输电线路图像；对输电线路图像中的鸟巢、绝缘子进行标注；构建鸟巢和绝缘子的目标检测数据集，并对深度信息进行标注，基于Lite-Mono单目深度估计算法构建单目深度估计数据集； 将所述待检测的输电线路图像输入预先训练的鸟巢检测模型中进行识别；其中，所述鸟巢检测模型采用yolov8模型框架，且将yolov8模型框架原始的边框回归损失函数替换为EIOU损失函数；所述将所述待检测的输电线路图像输入预先训练的鸟巢检测模型中进行识别的过程，具体为：对所述输电线路图像进行单目深度估计，生成检测框；通过所述检测框的坐标确定目标鸟巢是否位于目标绝缘子的正上方区域，生成检测结果图；所述对所述输电线路图像进行单目深度估计，生成检测框，具体为：通过目标绝缘子与目标鸟巢的横坐标进行筛选，保留与目标绝缘子横坐标有交集的鸟巢检测框；通过目标绝缘子与目标鸟巢的纵坐标进行筛选，保留小于目标绝缘子纵坐标的鸟巢检测框；还包括：计算所述检测结果图中目标鸟巢与目标绝缘子的检测框的中心点的坐标；读取目标鸟巢与目标绝缘子的中心点的坐标的深度；计算目标鸟巢与目标绝缘子深度的差值并与预设阈值比较，若小于预设阈值，则判定目标鸟巢为隐患鸟巢； 输出隐患鸟巢识别结果。

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