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龙图腾网获悉江西科晨洪兴信息技术有限公司申请的专利一种基于多环境的无人机巡检图像评估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：CN120220005B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510695746.7，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于多环境的无人机巡检图像评估方法是由胡兵;唐凯;王松;刘惟言;肖世明;徐昌;梁贵雨;龙佳文;汪庆文;邱贞宇设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多环境的无人机巡检图像评估方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多环境的无人机巡检图像评估方法，涉及电力线路无人机巡检技术领域，通过无人机采集不同环境和天气下的电力线路巡检图像，构建巡检图像的多维度标准数据库和轻量级双分类模型，再通过采集的电力线路巡检图像对轻量级双分类模型进行训练和适配，根据自适应图像评估机制对输入的巡检图像进行高效快速的质量评估，利用闭环优化机制对轻量级双分类模型进行微调和迭代优化，实现阈值的动态更新演进，能够快速、智能、自动的筛选无人机采集的巡检图像，为后续电力线路缺陷检测和故障诊断提供高质量的图像数据，解决了无人机巡检图像质量评估中存在的环境适应性查、人工依赖性强、复杂场景鲁棒性不足的问题。

本发明授权一种基于多环境的无人机巡检图像评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多环境的无人机巡检图像评估方法，其特征在于，包括： 通过无人机采集不同环境和天气下的线路巡检图像数据，构建巡检图像的多维度标准数据库； 基于环境分类和天气分类，构建轻量级双分类模型，并对所述轻量级双分类模型进行训练适配时，将轻量级模型YOLOv8作为主干模型，在所述轻量级模型YOLOv8的颈部并行设置环境分类输出分支和天气分类输出分支；将采集的所述巡检图像数据抽样80%进行所述轻量级双分类模型的训练适配，验证剩余20%的所述巡检图像数据； 输入无人机巡检图像数据，采用自适应图像评估机制，对所述无人机巡检图像进行初级过滤和精细判定，所述精细判定为对通过初级过滤后的所述巡检图像进场景分类、获取阈值和多维度判定；所述精细判定包括将通过初级过滤后的巡检图像输入到所述轻量级双分类模型进行分类识别获得巡检图像的环境类别、天气类别，再根据环境类别、天气类别获取标准数据库中对应的拉普拉斯方差阈值范围和亮度阈值范围，所述拉普拉斯方差阈值范围和亮度阈值范围的建立依据正态分布的3σ原则建立，计算通过初级过滤后的巡检图像的拉普拉斯方差和亮度值，对比拉普拉斯方差阈值范围和亮度阈值范围判定图像是否合格； 将筛选不合格的巡检图像保存，进行人工复核，将复核通过后的巡检图像输入到所述轻量级双分类模型中，采用闭环优化机制对所述轻量级双分类模型迭代优化。

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