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龙图腾网获悉西安正诚电力工程设计咨询有限公司申请的专利一种配电网线路图智能识别方法及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：CN120496118B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510977646.3，技术领域涉及：G06V30/422；该发明授权一种配电网线路图智能识别方法及系统是由朱军良;杜新弟;陈毅;武欣设计研发完成，并于2025-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种配电网线路图智能识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种配电网线路图智能识别方法及系统；方法包括步骤：获取配电网线路图的分割图像；分割图像包括多个分割区域，对于多次分割形成的多个分割图，根据分割图中各分割区域与分割图整体的梯度差异获取各分割图的分割评分，获取最优分割图像；对于最优分割图像中的任一分割区域，根据分割区域中的梯度特征计算各分割区域的细节密度，根据细节密度调整分割区域内部的预设分块的大小获取自适应分块，自适应分块边长与细节密度成反比；基于自适应分块使用CLAHE算法对历史扫描图像进行处理得到增强图像。本申请具有提高对配电网线路图识别的准确度的效果。

本发明授权一种配电网线路图智能识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种配电网线路图智能识别方法，其特征在于，包括步骤：扫描历史电路图纸，获取历史扫描图像；对各历史图像进行多次不均等分割，分割后形成分割图；分割图像包括多个分割区域，对于多次分割形成的多个分割图，根据分割图中各分割区域与分割图整体的梯度差异获取各分割图的分割评分，获取最优分割图像；对于最优分割图像中的任一分割区域，根据分割区域中的梯度特征计算各分割区域的细节密度，包括：获取分割图中分割区域中像素点的梯度均值，将该梯度均值作为局部梯度水平；将分割区域中各像素点的梯度幅值的标准差作为该分割区域的梯度波动度；将梯度波动度与局部梯度水平的乘积作为该分割区域的细节密度； 根据细节密度调整分割区域内部的预设分块的大小获取自适应分块，自适应分块边长与细节密度成反比；基于自适应分块使用CLAHE算法对历史扫描图像进行处理得到增强图像；使用增强图像训练YOLO模型得到检测模型，包括：使用不同尺度的卷积核获取增强图像的特征图，计算特征图相比于增强图像的细节保留程度；基于细节保留程度对YOLO模型中的各像素点的空间注意力权重进行调节得到综合注意力权重，在综合注意力权重的基础上训练YOLO模型，训练完成后得到检测模型；使用检测模型识别图纸。

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