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龙图腾网获悉国网山西省电力公司晋中供电公司申请的专利一种基于视觉识别的输电杆塔形变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：CN119151885B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411202027.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于视觉识别的输电杆塔形变评估方法是由要粮安;宋宏图;马俊;师景佳;王春;刘军;杜娟设计研发完成，并于2024-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉识别的输电杆塔形变评估方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于视觉识别的输电杆塔形变评估方法，涉及视觉识别技术领域，包括：交互获得杆塔建筑信息，还原获得输电杆塔模型；执行结构偏差视觉识别，获得杆塔形变信息集；定位连接节点进行连接偏差视觉识别，获得风险连接节点集；预设探伤点阵列，进行超声波探伤获得超声检测数据集；进行内部缺陷识别获得内部缺陷信息集；将内部缺陷信息集、风险连接节点集和杆塔形变信息集拟合至输电杆塔模型，获得杆塔缺陷分析模型；进行形变风险量化评估，获得形变风险系数。本发明解决了现有技术的输电杆塔形变评估通常采用单一的外观检测，导致对复杂形变的遗漏或误判，并且人工干预较多，导致评估的准确性和效率较低的技术问题。

本发明授权一种基于视觉识别的输电杆塔形变评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉识别的输电杆塔形变评估方法，其特征在于，所述方法包括： 交互获得目标输电杆塔的杆塔建筑信息，并基于所述杆塔建筑信息还原获得输电杆塔模型； 基于所述输电杆塔模型对所述目标输电杆塔执行结构偏差视觉识别，获得杆塔形变信息集； 根据所述杆塔建筑信息在所述目标输电杆塔定位连接节点，对定位所获连接节点集进行连接偏差视觉识别，获得风险连接节点集； 预设探伤点阵列，并基于所述探伤点阵列对所述目标输电杆塔进行超声波探伤，获得超声检测数据集； 基于所述超声检测数据集进行所述目标输电杆塔的内部缺陷识别，获得内部缺陷信息集； 将所述内部缺陷信息集、风险连接节点集和杆塔形变信息集拟合至所述输电杆塔模型，获得杆塔缺陷分析模型； 基于所述杆塔缺陷分析模型对所述目标输电杆塔进行形变风险量化评估，获得形变风险系数； 基于所述输电杆塔模型对所述目标输电杆塔执行结构偏差视觉识别，获得杆塔形变信息集，所述方法还包括： 预设拍摄点阵列，并基于所述拍摄点阵列对所述目标输电杆塔进行图像采集，获得杆塔实体图像阵列； 将所述拍摄点阵列拟合至所述输电杆塔模型，对所述输电杆塔模型执行图像采集复刻，获得杆塔虚拟图像阵列； 根据所述拍摄点阵列对所述杆塔实体图像阵列和杆塔虚拟图像阵列映射执行图像偏差视觉识别，获得所述杆塔形变信息集； 根据所述拍摄点阵列对所述杆塔实体图像阵列和杆塔虚拟图像阵列映射执行图像偏差视觉识别，获得所述杆塔形变信息集，所述方法还包括： 基于所述杆塔实体图像阵列进行颜色特征提取，获得杆塔颜色特征； 以所述杆塔颜色特征为约束对所述杆塔实体图像阵列进行图像对比度优化，获得优化实体图像阵列； 从所述优化实体图像阵列和杆塔虚拟图像阵列提取获得映射于第一拍摄点的第一杆塔实体图像和第一杆塔虚拟图像，其中，所述第一拍摄点为所述拍摄点阵列中任一拍摄点； 对所述第一杆塔实体图像和第一杆塔虚拟图像进行空间对齐，获得图像配准结果； 基于所述图像配准结果进行形变区域识别，定位第一形变区域； 以此类推，遍历所述优化实体图像阵列和杆塔虚拟图像阵列进行形变区域识别，获得多个形变区域； 根据所述多个形变区域对目标输电杆塔进行杆塔形变数值量化，获得所述杆塔形变信息集，其中，所述杆塔形变信息集包括所述多个形变区域的多个局部形变数据； 根据所述多个形变区域对目标输电杆塔进行杆塔形变数值量化，获得所述杆塔形变信息集，所述方法还包括： 以所述多个形变区域为指引，对所述目标输电杆塔进行激光点云数据采集获得多个局部点云数据； 基于所述多个局部点云数据进行几何建模获得多个局部实体模型； 以所述多个形变区域为指引，将所述多个局部实体模型拟合至所述输电杆塔模型进行杆塔形变数值量化，获得多个局部形变数据，所述多个局部形变数据构成所述杆塔形变信息集； 基于所述杆塔缺陷分析模型对所述目标输电杆塔进行形变风险量化评估，获得形变风险系数，所述方法还包括： 在所述杆塔缺陷分析模型中执行所述风险连接节点集中N个风险连接节点的平均点间距计算，获得连接风险离散系数； 基于所述内部缺陷信息集进行缺陷极值调用获得内部缺陷极值数组； 对所述内部缺陷极值数组进行归一化处理，获得内部缺陷风险系数； 归一化所述杆塔形变信息集中所述多个局部形变数据，并对归一化结果进行极值调用，获得局部形变风险系数； 从所述杆塔缺陷分析模型提取获得所述多个形变区域的区域中心坐标，获得多个形变风险节点； 在所述杆塔缺陷分析模型中执行所述多个形变风险节点的平均点间距计算，获得形变风险离散系数； 引入杆塔形变评价函数，并基于所述杆塔形变评价函数对所述连接风险离散系数、内部缺陷风险系数、局部形变风险系数和形变风险离散系数执行综合评价，获得所述形变风险系数。

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