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龙图腾网获悉国网福建省电力有限公司电力科学研究院;国网福建省电力有限公司;天津航天中为数据系统科技有限公司申请的专利一种基于样本合成和深度学习的电网输电线路导线分割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：CN117274604B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202311317049.5，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于样本合成和深度学习的电网输电线路导线分割方法是由许军;王晓杰;王森;张静;徐瑞;闫皓炜;王利伟;谢文炳;方超颖;陈少康;郑钟楠;黄友聪设计研发完成，并于2023-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于样本合成和深度学习的电网输电线路导线分割方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于样本合成和深度学习的电网输电线路导线分割方法，利用无人机或者卫星平台拍摄高分辨率电网遥感影像；在人工提取标注的工作基础上，提出利用基于样本合成的导线数据生成方法，在背景图像中随机融合导线目标，生成丰富的导线分割训练数据集；基于此导线分割训练集，构建出能够有效提取影像中导线的深度学习模型，实现一种端到端的架空输电线路走廊导线分割方法；基于此深度网络模型，实现对真实影像中的导线进行精细化分割。相对于现有技术，该方法极大地减小人工标注代价，能实现电网遥感影像中导线的精确分割与提取。

本发明授权一种基于样本合成和深度学习的电网输电线路导线分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于样本合成和深度学习的电网输电线路导线分割方法，其特征在于：利用无人机或者卫星平台拍摄高分辨率电网遥感影像；在提取标注的基础上，利用基于样本合成的导线数据生成方法，在背景图像中随机融合导线目标，生成导线分割训练数据集；再基于所述导线分割训练数据集，构建获得能够有效提取影像中导线的深度学习模型，以实现端到端的架空输电线路走廊导线分割方法； 具体实现步骤如下： 1通过高空俯拍无人机遥感或者卫星遥感技术采集遥感影像信息； 2导线语义分割数据库的构建以及基于图像生成技术的训练集扩充：首先选择部分遥感影像作为训练数据集，对其中的导线目标进行像素级标注；利用图像合成技术对训练集图片进行扩充，生成一个包含大量训练样本的合成训练集； 3基于U-Net语义分割网络的导线分割模型训练：在步骤（2）获得的扩充的训练集的基础上，进行深度学习，训练生成基于U-Net语义分割的导线分割模型； 4导线目标的自动分割：检测时，对于任意输入的遥感影像，基于训练得到的深度网络模型，使用重叠式滑动窗口技术、概率加权融合技术，实现对影像中的导线目标进行精确定位和分割，并滤除导线的虚警像素； 步骤2的具体步骤如下： 2.1）选择部分遥感影像采用像素级标注的方法对属于导线的像素进行标注；导线像素标注类别为1，其余为背景；并且对线路走廊区域进行多边形标注；通过标注高压电网线路走廊区域，获取影像中的非电网线路走廊的背景区域； 2.2）根据已标注的导线信息提取导线的颜色特征，通过像素聚类的方式获取导线的典型颜色值；随机选取背景区域图片，结合导线颜色值，对背景图片进行直线绘制，所绘制的直线颜色值在导线颜色值的3σ范围内进行随机采样获得； 2.3）根据绘制直线的位置生成对应的标注图片mask；对直线绘制后的背景图片进行随机高斯模糊或者Elastic几何变换，Elastic几何变换同时应用于标注图片；通过这种方式，生成大量包含“导线”的样本构建导线分割数据集。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网福建省电力有限公司电力科学研究院;国网福建省电力有限公司;天津航天中为数据系统科技有限公司，其通讯地址为：350007 福建省福州市仓山区复园支路48号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。