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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司中山供电局申请的专利基于无人机多源遥感的输电线路树障隐患自动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：CN119478738B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411571449.3，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于无人机多源遥感的输电线路树障隐患自动识别方法是由吴毅江;熊振东;李垂有;张程;曹彦朝;刘均乐;蔡春元;罗沈;王金城;董志聪;李红发;林洪栋;陈岸设计研发完成，并于2024-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无人机多源遥感的输电线路树障隐患自动识别方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于无人机多源遥感的输电线路树障隐患自动识别方法，该方法包括：获取多源遥感数据；对高分辨率遥感影像进行图像特征提取和特征融合处理，检测得到所有疑似树障位置；对机载点云数据进行分类，提取得到电力线结果；对目标疑似树障位置所在覆盖范围内的机载点云数据进行体素化分类，得到树木分类结果；根据树木分类结果和电力线结果，计算覆盖范围内的树木与电力线之间的距离以进行梯度划分，得到划分结果；在划分结果为树障区域的情况下，确定目标疑似树障位置所在树障区域的树障隐患等级，对所有疑似树障位置进行的判断，得到所有树障区域以及对应的树障隐患等级。该方法解决了现有技术中对输电线路树障的巡检效率低下的问题。

本发明授权基于无人机多源遥感的输电线路树障隐患自动识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机多源遥感的输电线路树障隐患自动识别方法，其特征在于，包括： 获取多源遥感数据，所述多源遥感数据至少包括高分辨率遥感影像和机载点云数据，所述高分辨率遥感影像为输电线路的电力线的遥感影像，所述机载点云数据至少包括所述电力线、树木和输电杆塔的空间定位数据； 利用所述高分辨率遥感影像基于改进目标检测模型进行图像特征提取和特征融合处理，检测得到所有的疑似树障位置，所述改进目标检测模型为在YOLOv8模型的基础上引入通道注意力机制而得到的改进模型； 基于改进点云深度学习模型对所述机载点云数据进行分类，提取得到电力线结果，所述改进点云深度学习模型为在PointNet模型的输出层上添加一个专用分类器而得到的改进模型，所述专用分类器专用于分离线状点云数据的分类器； 检索分类步骤，检索目标疑似树障位置所在覆盖范围内的所述机载点云数据，得到所述目标疑似树障位置对应的目标点云数据，并利用改进点云物体检测模型对所述目标点云数据进行体素化分类，得到树木分类结果，所述目标疑似树障位置为任意一个所述疑似树障位置，所述点云物体检测模型为在VoxelNet模型的基础上利用GELU函数取代RELU函数作为激活函数而得到的改进模型； 计算步骤，根据所述树木分类结果和所述电力线结果，计算所述覆盖范围内的树木与电力线之间的距离，并根据所述距离进行梯度划分，得到划分结果，所述划分结果为树障区域或非树障区域，所述树障区域为所述距离小于第一树障安全距离的区域，所述非树障区域为所述距离大于所述第一树障安全距离的区域； 确定步骤，在所述划分结果为所述树障区域的情况下，根据对应的所述距离结合所述输电线路的功率进行分析，确定所述目标疑似树障位置所在所述树障区域的树障隐患等级，所述树障隐患等级为以下之一：高隐患等级、中隐患等级和低隐患等级； 依次重复执行所述检索分类步骤、所述计算步骤和所述确定步骤至少一次直至完成所有的所述疑似树障位置的判断，得到所有的所述树障区域以及对应的所述树障隐患等级，以根据所述树障隐患等级对对应的所述树障区域进行巡检。

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广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司中山供电局，其通讯地址为：510600 广东省广州市越秀区东风东路757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”。

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