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龙图腾网获悉内蒙古电力(集团)有限责任公司鄂尔多斯供电分公司申请的专利一种电力巡检关键目标识别及追踪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：CN119722605B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411777683.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种电力巡检关键目标识别及追踪方法是由刘昊;顾广民;赵力可;冯艳阳;杨星盟;田毅帅;王利平;李刚强;李煜峰;刘丁华设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力巡检关键目标识别及追踪方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种电力巡检关键目标识别及追踪方法，包括以下步骤：S1:收集配电线路的无人机巡检图像，使用SimCLR进行自监督特征学习，形成基础特征平台，使用半监督学习方法，生成伪标签后进行人工精细调优，形成配网场景的样本库S2:将标注后的图像数据进行预处理，包括图像增强和去噪；S3:基于SwinTransformer构建目标识别模型，基于预处理后的图像数据训练，引入多任务学习，优化目标检测和掩膜分支同时进行;S4:将训练后的目标检测识别模型搭载至无人机上，对目标进行检测，并基于目标追踪模型对检测识别到的关键目标进行追踪。本发明有效提高对电力巡检中复杂目标识别及追踪任务的处理能力。

本发明授权一种电力巡检关键目标识别及追踪方法在权利要求书中公布了：1.一种电力巡检关键目标识别及追踪方法，其特征在于，包括以下步骤： S1:收集配电线路的无人机巡检图像，按照场景将图像数据分别整理为配电线路无人机巡检图像库，并使用SimCLR进行自监督特征学习，形成基础特征平台，使用半监督学习方法，生成伪标签后进行人工精细调优，形成配网场景的样本库； S2:将标注后的图像数据进行预处理，包括图像增强和去噪；通过调节对比度、亮度及使用自适应直方图均衡化进行图像增强，利用非局部均值进行去噪； S3:基于Swin Transformer构建目标识别模型，基于预处理后的图像数据训练，引入多任务学习，优化目标检测和掩膜分支同时进行; 所述目标识别模型包括主干网络Swin Transformer和两个序列分支，序列分支一用于目标检测，分支二用于目标实例分割； 通过Swin Transformer提取特征，所述Swin Transformer采用层级网络结构，分层进行多尺度特征提取；使用移动窗口机制在局部进行自注意力计算，减少计算成本并捕获全局特征； 通过共享主干网络进行特征提取，在主干Swin Transformer提取特征后，这些特征被发送到两个分支，目标检测分支通过区域提议网络RPN提出候选区域，目标实例分割分支基于Mask R‑CNN的实例分割；并进行多任务损失优化； 根据预处理后的图像数据，进行训练，采用混合精度和分布式策略加速； S4: 将训练后的目标识别模型搭载至无人机上，对目标进行检测，并基于目标追踪模型对检测识别到的关键目标进行追踪。

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内蒙古电力(集团)有限责任公司鄂尔多斯供电分公司，其通讯地址为：017000 内蒙古自治区鄂尔多斯市康巴什区团结南路3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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