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龙图腾网获悉国网四川省电力公司电力科学研究院;国网四川省电力公司阿坝供电公司申请的专利一种判断目标是否接触输电线路的监控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：CN115311625B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202210987395.3，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种判断目标是否接触输电线路的监控方法是由樊犁;王天玉;郑永康;范锫;刘勇;王超;王海东;郭利瑞;李旭旭;周凡丁;王晓涛;刘经度;抗州甲;陈勇智;李振华;吴展坤;李孟东;谢牧阳;陈磊;定斗泽仁;严波州设计研发完成，并于2022-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种判断目标是否接触输电线路的监控方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别技术领域，公开了一种判断目标是否接触输电线路的监控方法，包括如下步骤：步骤1、实时采集输电线路所在区域的实时图像作为背景图片，利用背景更新策略将所述实时图像更新为背景图片，采用改进的Grabcut算法对所述背景图片进行前景和背景的分离；步骤2、判断所述实时图像中是否有目标闯入；步骤3、对闯入的目标与输电线路上划定的检测区域的运行趋势进行预判，并将预判结果反馈传输给信息反馈系统，若预判结果超过给定阈值，则为异常情况，信息反馈系统发出告警提醒。本发明通过使用改进的Grabcut算法将图像背景和前景进行分离，得到只包含目标的图像来进行识别，输入到图像识别系统进行计算，减少计算量，提升图片质量。

本发明授权一种判断目标是否接触输电线路的监控方法在权利要求书中公布了：1.一种判断目标是否接触输电线路的监控方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、实时采集输电线路所在区域的实时图像作为背景图片，利用背景更新策略将所述实时图像更新为背景图片，采用改进的Grabcut算法对所述背景图片进行前景和背景的分离； 所述改进的Grabcut算法使用概率神经网络模型PNN替换高斯混合模型，再使用形态学开运算和形态学膨胀算法使图片减少空洞，图像内部和边缘信息更加清晰； 所述改进的Grabcut算法对所述背景图片进行前景和背景的分离的具体步骤为： 步骤1.1、对背景图像进行预处理操作，将所述输电线路上划定的检测区域的内部像素作为前景，所述输电线路上划定的检测区域的外部像素作为背景，建立前景与背景的灰度直方图，选择像素值占比较高的像素作为训练的输入样本，输入到PNN模型中； 步骤1.2、使用PNN模型中的输入层接受所述输入样本； 步骤1.3、使用隐藏层计算所述输入样本与中心的距离，输入样本x输入到隐藏层，隐藏层中第i类的第j个中心xij所确定的输入输出关系为： 其中，σ为平滑因子，d为样本空间数据的维数，用样本训练网络，将输入样本分成i类，当输入数据时，PNN网络鉴定图像为背景还是前景，i为0表示背景，1表示前景； 步骤1.4、将隐藏层中属于同一类的前景或背景的输出值加权平均后输出，Si表示测试数据与前景或背景的关系，Li表示前景或背景隐藏层中心的个数； 步骤1.5、输出层对步骤1.4进行归一化处理，取最大的一个输出值作为输出的前景或背景概率值argmaxSi； 步骤1.6、更新能量函数E·，从而使用PNN模型求解出来t-links的权值，进行图像输出，提升算法效率； Eα,σ,z＝Sα,σ,z+Vα,z； 其中，S·为切割t-links的能量值； 其中，Ln为第n类隐藏层中心的个数； 步骤1.7、将输出图像进行形态学运算，使用开运算之后再使用膨胀算法，避免输出图像产生空洞，使输出图像边缘清晰化； 步骤2、判断所述实时图像中是否有目标闯入，若实时图像中有目标闯入，使用边缘检测算法提取所述目标的轮廓，并使用图像识别算法对所述目标进行识别处理，判断目标类型； 步骤3、对闯入的目标与输电线路上划定的检测区域的运行趋势进行预判，判断目标是否接近或停留在输电线路上，并将预判结果反馈传输给信息反馈系统，若预判结果超过给定阈值，则为异常情况，信息反馈系统发出告警提醒。

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