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龙图腾网获悉国网山东省电力公司经济技术研究院;国家电网有限公司申请的专利一种用于输电工程安全建设的图像识别方法和系统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：CN114724006B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202210309496.5，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种用于输电工程安全建设的图像识别方法和系统是由吴健;黄鹏;单波;韩鹏凯;李洋;韩义成;李越;孙梓航;王志鹏;石毅;何春晖;刘诚;路翎;付振虎设计研发完成，并于2022-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于输电工程安全建设的图像识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种用于输电工程安全建设的图像识别方法和系统，该方法包括获取输电场景下的烟火隐患图像数据，并将烟火隐患图像数据按预设比例划分为训练集和测试集；构建图像识别的检测网络YOLOV5；在网络的SPPF结构后加入transformer模块，并在特征融合层内增加跳跃连接；将训练集数据预处理后输入检测网络，完成对烟火隐患图像数据的检测模型训练；然后对测试集数据进行测试，测试之后得到输电工程安全建设的图像识别结果。基于该方法，还提出了一种用于输电工程安全建设的图像识别系统，本发明修改了检测网络结构，并修改了特征融合的连接方式，加强了图像全局和局部的依赖关系，并增强了特征的提取能力，降低背景干扰。

本发明授权一种用于输电工程安全建设的图像识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种用于输电工程安全建设的图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取输电场景下的烟火隐患图像数据，并将所述烟火隐患图像数据按预设比例划分为训练集和测试集； 构建用于图像识别的检测网络YOLOV5；所述检测网络YOLOV5在SPPF结构后加入transformer模块，并在特征融合层内增加跳跃连接；所述transformer模块工作的过程包括：将进行目标特征提取后的特征图转化为输入输出序列的方式，然后通过多头自我注意力层进行优化计算将多个注意输出线性连接到期望的维度；增加两个跳跃连接，加大上下文的特征信息流动； 将所述训练集数据预处理后输入检测网络YOLOV5，完成对烟火隐患图像数据的检测模型训练；对所述烟火隐患图像数据的检测模型训练的过程包括：首先，通过Backbone阶段进行图像的特征提取，经过一系列的卷积和激活，训练集图像数据经过下采样得到特征图；其次，经过transformer学习特征之间的相关性；在Neck阶段重复多次的上采样，并进行多次的跳跃连接，加强特征信息的融合，弥补因下采样带来的细节信息的损失；最后，在Output阶段进行高层语义信息的提取，并在不同尺度上回归目标区域和类别信息； 采用训练后的检测模型对所述测试集数据进行测试，经过测试之后得到输电工程安全建设的图像识别结果。

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