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龙图腾网恭喜国网陕西省电力有限公司信息通信公司申请的专利一种基于深度视觉学习输电线路缺陷自动分类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：CN119360133B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-11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：202411902554.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于深度视觉学习输电线路缺陷自动分类方法是由庞冰瑶;霍勇博;杨熙载;马琴琴;詹鑫睿;陈兴远;郭一鸣;黎亦凡;王林楠;杨乐;朱彧;雷卫;崔冰;马富齐;贾嵘设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度视觉学习输电线路缺陷自动分类方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉的领域，涉及了一种基于深度视觉学习输电线路缺陷自动分类方法，包括以下步骤：采集输电线路的样本图像数据，将样本图像数据中的图像分割成若干个分割区域；计算得到缺陷特征最大的深度；预设第一深度阈值、第二深度阈值的大小；若是所述最大的深度小于或等于第一深度阈值，分析缺陷特征是否属于腐蚀斑点，用以缺陷评估等级；若是所述最大的深度大于第一深度阈值，小于或等于第二深度阈值，分析缺陷特征的位置和面积大小，用以缺陷评估等级；若是所述最大的深度大于第二深度阈值，直接对缺陷特征进行缺陷评估等级。本发明解决现有的缺陷评估比较缺陷特征的相似度来判断严重程度，比较的过程需要大量时间的问题。

本发明授权一种基于深度视觉学习输电线路缺陷自动分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度视觉学习输电线路缺陷自动分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集输电线路的样本图像数据，将样本图像数据中的图像分割成若干个分割区域，若干个分割区域独立编码；S2、依据历史数据的特征提取，得到表征输电线路缺陷的缺陷特征；S3、采集缺陷特征的缺陷深度数据，计算得到缺陷特征最大的深度；S4、预设第一深度阈值、第二深度阈值的大小；根据缺陷深度数据与输电线路的外护层厚度数据进行比较，得到一个相对值，预先设定好第一深度阈值、第二深度阈值，判断相对值落在哪个阈值范围；S5、若是所述最大的深度小于或等于第一深度阈值，构建腐蚀斑点的视觉模型，选取历史记录的存在腐蚀斑点、不存在腐蚀斑点的图像，训练腐蚀斑点的视觉模型，所述腐蚀斑点的视觉模型训练过程中，会学习如何根据提取的特征分析缺陷特征是否属于腐蚀斑点；所述最大的深度小于或等于第一深度阈值，依据训练好的腐蚀斑点的视觉模型分析该缺陷特征是否属于腐蚀斑点；若是所述缺陷特征属于腐蚀斑点的缺陷特征，判断所述缺陷特征属于中度；若是所述缺陷特征不属于腐蚀斑点的缺陷特征，判断所述缺陷特征属于轻度；S6、若是所述最大的深度大于第一深度阈值，小于或等于第二深度阈值，依据历史数据构建缺陷特征的面积和位置的视觉模型，分析缺陷特征的位置和面积大小，用以缺陷评估等级；构建缺陷特征的面积和位置的视觉模型，面积和位置的视觉模型学习如何自适应地聚焦于图像中的关键区域；以缺陷区域的重点位置为圆心向外划分三个同心圆环，动态生成的三个同心圆环作为参考框架，设定三个缺陷评估等级，三个同心圆环从最内圆环指向最外圆环开始标记为：重度、中度、轻度；采用Canny边缘检测器或相似的测量方法，确定缺陷特征靠近圆心的边缘位置，靠近圆心的边缘位置确定之后，计算该位置到圆心的距离，判断缺陷特征的边缘落在哪个同心圆环；采用相对面积比较的方法进行比较，即为各个同心圆环内的缺陷特征区域面积与该同心圆环的总面积比较，得到一个相对值，根据比较各个相对值的大小，选出最大相对值，某个同心圆环的相对面积最大，即可评估该缺陷特征的缺陷评估等级与该同心圆环对应；针对缺陷区域出现的缺陷特征，综合分析缺陷区域的缺陷特征的位置和面积，两个因素量化并融合到统一的评估框架进行计算，综合评估值越高，缺陷的严重程度等级越高，满足如下公式： ；其中，表示缺陷等级的综合评估值；表示位置的权重因子，表示面积的权重因子；并且； 表示位置系数，根据缺陷特征所在的同心圆环定义：缺陷评估等级为重度P=1，缺陷评估等级为中度P=0.67，缺陷评估等级为轻度P=0.33； 表示面积系数，根据缺陷特征所在的同心圆环定义：缺陷评估等级为重度=1，缺陷评估等级为中度=0.67，缺陷评估等级为轻度=0.33；S7、若是所述最大的深度大于第二深度阈值，直接对缺陷特征进行缺陷评估等级。

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