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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种变电站智能巡检机器人巡检图像的识别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：CN120047915B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510525845.0，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种变电站智能巡检机器人巡检图像的识别方法是由华栋设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种变电站智能巡检机器人巡检图像的识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种变电站智能巡检机器人巡检图像的识别方法，方法包括：采集当前变电站环境下变电站设备的可见光图像和红外光图像；基于当前湿度、当前光照强度和当前可见度匹配得到目标图像处理模型；将可见光图像和红外光图像输入至目标图像处理模型，得到第一目标图像和第二目标图像；对第一目标图像和第二目标图像进行深度特征提取，得到第一深度图像和第二深度图像，将第一深度图像和第二深度图像进行图像融合，得到融合后图像；将融合后图像输入至图像识别模型，得到识别结果，基于识别结果确定变电站设备的设备状态。本发明提高了在复杂多变的变电站环境下图像识别的准确率，准确地识别出变电站设备的设备状态，保障了变电站的安全稳定运行。

本发明授权一种变电站智能巡检机器人巡检图像的识别方法在权利要求书中公布了：1.一种变电站智能巡检机器人巡检图像的识别方法，其特征在于，应用于变电站智能巡检机器人，所述识别方法包括： 采集当前变电站环境下变电站设备的可见光图像和红外光图像；所述当前变电站环境包括当前湿度、当前光照强度和当前可见度； 基于所述当前湿度、所述当前光照强度和所述当前可见度在预设模型库中进行匹配，得到所述当前变电站环境下的目标图像处理模型； 将所述可见光图像和所述红外光图像输入至所述目标图像处理模型中，得到所述目标图像处理模型分别输出的第一目标图像和第二目标图像； 对所述第一目标图像和所述第二目标图像进行深度特征提取，分别得到第一深度图像和第二深度图像，并将所述第一深度图像和所述第二深度图像进行图像融合，得到融合后图像； 将所述融合后图像输入至预先训练好的图像识别模型中，得到所述图像识别模型输入的识别结果，并基于所述识别结果确定所述变电站设备的设备状态； 其中，所述目标图像处理模型的处理过程包括去噪处理、光照均匀处理和去雾处理；所述图像识别模型基于样本图像及其对应的状态结果标签训练得到； 所述基于所述当前湿度、所述当前光照强度和所述当前可见度在预设模型库中进行匹配，得到所述当前变电站环境下的目标图像处理模型，包括： 获取所述预设模型库中每个图像处理模型适配的最优湿度、最优光照强度和最优可见度； 基于所述当前湿度、所述当前光照强度和所述当前可见度，以及每个图像处理模型的最优湿度、最优光照强度和最优可见度，分别确定与每个图像处理模型的湿度匹配值、光照强度匹配值和可见度匹配值； 基于与每个图像处理模型的湿度匹配值、光照强度匹配值和可见度匹配值，确定与每个图像处理模型的综合匹配值； 遍历所有的综合匹配值，将最大的综合匹配值对应的图像处理模型确定为所述目标图像处理模型。

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