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龙图腾网恭喜四川大唐国际甘孜水电开发有限公司申请的专利一种电网基站部件缺陷识别的图像分割技术优化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：CN118298171B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202410300832.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种电网基站部件缺陷识别的图像分割技术优化方法是由李胤;陈旭;丰显忠设计研发完成，并于2024-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电网基站部件缺陷识别的图像分割技术优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种电网基站部件缺陷识别的图像分割技术优化方法，属于图像处理技术领域，具体步骤为：步骤一、通过监控摄像头采集电网基站部件的缺陷图像数据，并对存在缺陷的电网基站部件图像预处理，提取图像中关键特征；步骤二、将图像转换成适合K‑means算法处理的数据表示形式；步骤三、改进霸王龙优化算法；步骤四、用改进霸王龙优化算法对K‑means聚类模型的聚类点数K进行参数寻优，以获得全局最优值作为K‑Means算法的初始聚类中心；步骤五、将优化后的K‑means聚类模型应用于电网基站部件缺陷图像的图像分割，得到目标缺陷区域，有效提高了电网基站部件缺陷图像的识别精度。

本发明授权一种电网基站部件缺陷识别的图像分割技术优化方法在权利要求书中公布了：1.一种电网基站部件缺陷识别的图像分割技术优化方法，其特征在于，利用改进霸王龙算法优化K-means图像分割，增强电网基站部件图像缺陷检测，具体步骤为：步骤一、通过监控摄像头采集电网基站部件的缺陷图像数据，并对存在缺陷的电网基站部件图像预处理，提取图像中关键特征；步骤二、将图像转换成适合K-means算法处理的数据表示形式；步骤三、改进普通霸王龙优化算法，具体改进步骤如下：S31、改进霸王龙到达猎物的估计距离；S32、在普通霸王龙优化算法的勘探开发阶段，将霸王龙优化算法与星鸦优化算法的开发阶段融合，然后改进融合后霸王龙-星鸦优化算法的开发算子；步骤四、用改进霸王龙优化算法对K-means聚类模型的聚类点数K进行参数寻优，以获得全局最优值作为K-means算法的初始聚类中心；步骤五、将优化后的K-means聚类模型应用于电网基站部件缺陷图像的图像分割，得到目标缺陷区域；所述步骤三中，步骤S32，将霸王龙优化算法与星鸦优化算法的开发阶段融合，然后改进融合后霸王龙-星鸦优化算法的开发算子，改进后的开发算子数学公式为： ；式中，为开发算子最小值，为开发算子最大值，为开发算子当前迭代值，为当前迭代t次的适应度值，为设置最差适应度值，为当前迭代次数，为总迭代次数；所述步骤四中，用改进霸王龙优化算法对K-means聚类模型的聚类点数K进行参数寻优，具体步骤为：S1、初始化改进霸王龙优化算法参数，算法种群初始位置和算法搜索空间上下界，所述算法种群初始位置为K-means聚类模型的初始聚类中心；所述算法搜索空间上下界为K-means聚类模型的初始聚类点数K的范围；S2、以霸王龙的位置信息作为聚类点K的值，构建多个K-means聚类模型，将HOG特征输入K-means聚类模型；S3、采用K-means聚类模型对没有缺陷的电网基站部件图像识别准确性的均方差设计霸王龙优化算法的适应度函数；所述适应度函数的输入为没有缺陷的电网基站部件图像的数量和正确识别出没有缺陷的电网基站部件图像的数量；S4、计算改进霸王龙算法的当前迭代的个体的适应度值，与之前迭代的最优适应度值比较，并记录下目前所有迭代的最优适应度值；S5、模拟霸王龙搜索猎物和猎食猎物的过程，更新霸王龙种群个体位置，即更新K-means聚类模型的聚类点数K解；S6、判断，若成立，执行反向折射学习策略，跳出局部最优，更新算法种群；否则执行S7；S7、计算当前适应度，并与历史最优适应度比较，更新个体最优解，同时，根据所有个体的适应度，更新群体最优解；S8、判断当前迭代次数是否满足，若满足，则输出最优聚类点K，否则返回执行S1。

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