发明专利已授权

一种基于深度学习的绝缘子覆冰检测及融冰方法

📄 申请号：CN202510816796.6 📄 发布日：2026/01/28

著录项目信息

申请日

2025-06-18

公开号

CN120707520B

公开日

2026-01-06

申请人

广东工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_00

IPC 分类号

G06T7_00 , G06N3_045 , G06V10_774 , G06V10_82 , G06V10_80 , G06T7_11 , G06V10_26 ,

技术画像

所属领域

绝缘子深度学习图像识别融冰技术绝缘子

应用场景

电力系统运维, 输电线路巡检, 绝缘子防冰, 智能电网, 覆冰灾害防治

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摘要

本发明公开的属于绝缘子技术领域，具体为一种基于深度学习的绝缘子覆冰检测及融冰方法，包括具体步骤如下：S1：构建绝缘子图像数据集，对数据集中的图像进行预处理；S2：构建绝缘子图像分割模型，用于分割图像中存在的绝缘子；S3：训练绝缘子图像分割模型；S4：应用绝缘子图像分割模型，计算绝缘子覆冰程度；S5：监测绝缘子覆冰程度，对严重覆冰绝缘子进行融冰处理。本发明有效提升了绝缘子覆冰检测的效率，大幅减少检测所需人力，减少了环境因素对检测的影响。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种输电线路小目标隐患检测方法及系统

当前第 / 件

一种基于场景级语义引导及块级边界解混的云检测方法

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_00)

G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_507 G06T7_514 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖52个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：118 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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