发明专利已授权

一种基于深度学习的低光照变电站道路破损检测方法

📄 申请号：CN202510553403.7 📄 发布日：2026/08/03

著录项目信息

申请日

2025-04-29

公开号

CN120495196B

公开日

2025-10-28

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 , G06V10_25 , G06V10_44 , G06V10_52 , G06V10_60 , G06V10_764 , G06V10_80 , G06V10_82 , G06N3_045 , G06N3_0464 , G06N3_084 ,

技术画像

所属领域

破损检测深度学习计算机视觉目标检测破损检测

应用场景

变电站巡检, 电力设施维护, 道路破损检测, 低光照目标检测

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摘要

本发明公开的属于变电站道路技术领域，具体为一种基于深度学习的低光照变电站道路破损检测方法，包括具体步骤如下：S1：构建原始变电站道路破损图像数据集D1；S2：对D1进行预处理，得到处理后的变电站道路破损图像数据集D2，并对D2中的每张变电站道路破损图像p进行低光照退化合成操作，得到低光照版本图像p'，并构成一个变电站道路破损图像二元组。本发明通过引入反射率特征提取和反射率优化学习，提升了低光照环境下对变电站道路破损的检测精度，有效减少了设备遮挡阴影和光照变化带来的干扰，避免了现有方法在低光照条件下过度依赖图像增强技术且易引入噪声的问题。

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

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当前第 / 件

一种负载藻蓝蛋白的纳米颗粒、其制备方法及应用

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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：12 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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