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龙图腾网获悉无锡广盈集团有限公司申请的专利一种电力机器人目标检测算法及其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：CN119202595B 。

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：202411260784.1，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种电力机器人目标检测算法及其系统是由徐军;钱磊;杨东兴;夏强;谢敏;胡坚;俞骏;孙庆明;吴典;陈佳伟设计研发完成，并于2024-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力机器人目标检测算法及其系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电力机器人目标检测算法及其系统，其中方法包括：S1：配备多种传感器、本地处理器、边缘服务器以及提供电力机器人与边缘服务器之间的数据传输通道；S2：利用生成对抗网络生成逼真的合成数据，扩展训练数据集；S3：加载预训练的卷积神经网络模型；S4：自适应调整深度学习模型的参数和结构，优化目标检测的参数和策略；S5：更新本体模型参数；S6：通过规划安全路径，实现避障功能；S7：不断优化深度学习模型的强化学习策略。本发明通过生成对抗网络生成逼真的合成数据，显著扩展了训练数据集，解决了真实数据获取成本高、标注困难的问题，还通过引入条件输入生成符合特定环境特征的合成数据，提高了数据的多样性和代表性。

本发明授权一种电力机器人目标检测算法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种电力机器人目标检测算法，其特征在于，包括以下步骤： S1：配备多种传感器、本地处理器、边缘服务器以及提供电力机器人与边缘服务器之间的数据传输通道； S2：从多种传感器采集环境数据，并对数据进行时间同步，然后利用生成对抗网络生成逼真的合成数据，扩展训练数据集； S21：从多种传感器采集环境数据，并对收集到的数据进行清洗和预处理； S22：设计一个生成器和一个判别器网络结构，生成器网络以随机噪声向量作为输入，生成逼真的合成数据，判别器网络输入真实数据和生成的数据，输出数据的真实性概率； S23：通过对抗训练方法，联合训练生成器和判别器，使用交叉熵损失函数分别优化生成器和判别器，使用Adam优化算法进行模型训练； S24：在生成器和判别器中引入条件输入，通过将环境特征与随机噪声向量结合，生成符合特定条件的合成数据； S25：使用结构相似性指数以及峰值信噪比评估生成数据的质量； S26：将生成的合成数据与真实数据融合，扩展训练数据集； S27：使用扩展后的数据集训练和验证目标检测模型，评估模型在不同化境条件下的性能，并根据验证结果，对生成对抗网络的参数和架构进行调整； S3：加载预训练的卷积神经网络模型，用于初步的目标检测，然后在本地处理器上运行初步的目标检测算法，通过卷积神经网络检测环境中的目标并生成初步结果； S4：从传感器数据中提取环境特征，根据环境特征，自适应调整深度学习模型的参数和结构，然后通过强化学习算法优化目标检测的参数和策略； S5：将初步检测结果和复杂计算任务分配到边缘服务器处理，边缘服务器将处理结果返回本地处理器，并更新本体模型参数； S6：使用自适应滤波算法过滤环境噪声，利用粒子滤波技术，实现对目标的实时跟踪，结合传感器数据和检测结果，识别环境中的障碍物，并通过规划安全路径，实现避障功能； S7：实时监控算法的检测性能，根据反馈数据，不断优化深度学习模型的强化学习策略。

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