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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韶关供电局申请的专利一种覆冰图像分割方法、装置、电子设备和存储介质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：CN119068190B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202411106476.3，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种覆冰图像分割方法、装置、电子设备和存储介质是由马涛;曾智;袁翔;丘仙兵;刘荣江;杨帆;田小东;王梓宁;刘小情;黄华安;黄彬辉;蔡剑勇;梁振威;叶卫民;胡玉婷;洪焕森;崔宫;沈卫彬;黄芳设计研发完成，并于2024-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种覆冰图像分割方法、装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种覆冰图像分割方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：当预先建立的初始分割模型不满足预设条件时，获取输电线路的覆冰图像集；基于特征提取模块的空洞卷积单元和注意力单元对覆冰图像集中的覆冰图像进行特征提取，得到第一特征；根据第一特征和上采样模块得到覆冰图像的目标特征；基于目标特征和预先设定的损失函数对初始分割模型进行优化，直到初始分割模型满足覆冰图像分割预设条件，得到目标分割模型。本发明的目标分割模型能有效分割输电线路的覆冰图像。

本发明授权一种覆冰图像分割方法、装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种覆冰图像分割方法，其特征在于，所述方法包括： 当预先建立的初始分割模型不满足预设条件时，获取输电线路的覆冰图像集；所述初始分割模型包括特征提取模块和上采样模块，所述特征提取模块包括：空洞卷积单元、注意力单元和池化单元；所述池化单元包括：第一卷积层、第二卷积层、第三卷积层和最大池化层； 针对所述覆冰图像集中的每个覆冰图像，将当前覆冰图像输入至所述初始分割模型，得到所述初始分割模型的卷积单元输出的所述当前覆冰图像的第一输出特征； 通过所述空洞卷积单元的第一卷积层对所述第一输出特征进行降维卷积和空洞卷积，得到第一空洞特征； 通过所述空洞卷积单元的第二卷积层对所述第一输出特征进行降维卷积，得到第二空洞特征； 将所述第一空洞特征和所述第二空洞特征进行元素级相加，得到候选第二输出特征，并基于所述候选第二输出特征得到所述第二输出特征； 通过所述池化单元对所述第二输出特征进行特征提取，得到第三输出特征，包括：通过所述第一卷积层、所述第二卷积层和所述第三卷积层分别对所述第二输出特征进行特征提取，得到第一卷积特征、第二卷积特征和第三卷积特征；通过所述最大池化层对所述第二输出特征进行特征融合，得到第四池化特征；对所述第一卷积特征、所述第二卷积特征、所述第三卷积特征和所述第四池化特征进行特征拼接，得到所述第三输出特征； 通过所述注意力单元的卷积层对所述第三输出特征进行降维卷积，并对所述第三输出特征和进行降维卷积后的第三输出特征进行空间加权，得到第一注意力特征； 通过所述注意力单元的全局池化层对所述第三输出单元进行全局池化处理，并对所述第三输出特征和进行全局池化处理后的第三输出特征进行通道加权，得到第二注意力特征； 将所述第一注意力特征和所述第二注意力特征进行元素级相加，得到第一特征； 针对每个覆冰图像的第一特征，基于当前覆冰图像的第一特征、所述特征提取模块和所述特征提取模块的空洞卷积单元确定所述上采样模块的输入特征，包括：在得到第一特征后，将第一特征输入至特征提取模块，再使用大小为1×1的卷积核对特征提取模块输出的第一特征进行卷积，将卷积后的第一特征再输入到特征提取模块，再使用大小为1×1的卷积核对特征提取模块输出的第一特征进行卷积，将卷积后的第一特征输入进空洞卷积单元，得到空洞卷积单元输出的上采样模块的输入特征； 通过所述上采样模块，基于所述当前覆冰图像的像素位置，对所述上采样模块的输入特征进行转置卷积和双线性插值的动态加权，得到第二特征；其中，像素位置越靠近覆冰图像边缘，双线性插值的权值越大，像素位置越靠近覆冰图像中心，则转置卷积的权值越大；所述动态加权的权重调整方程为： ； 其中，和分别表示上采样模块的输入特征的高度和宽度，表示上采样后坐标对应的像素值,表示转置卷积后坐标对应的像素值，表示双线性插值后坐标对应的像素值； 基于所述第二特征、所述第一特征、所述特征提取模块、所述上采样模块和所述初始分割模型的卷积单元确定目标特征； 基于所述目标特征和预先设定的损失函数对所述初始分割模型进行优化，直到所述初始分割模型满足所述预设条件，得到目标分割模型，所述目标分割模型用于对输电线路覆冰图像进行图像分割。

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