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龙图腾网获悉长园智联科技(珠海)有限公司申请的专利一种基于AI图像的覆冰厚度监测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：CN119915230B 。

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：202510087665.9，技术领域涉及：G01B21/08；该发明授权一种基于AI图像的覆冰厚度监测方法是由刘立波;许永军;鄢希锋;李正恒;吴俊璋;杨先林设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI图像的覆冰厚度监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了种提高监测精度和节省人力成本的基于AI图像的覆冰厚度监测方法。本发明包括AI图像分析机制、称重法分析机制、温度分析机制、综合分析机制和故障告警机制；所述综合分析机制包括有用于分别接收AI图像分析机制、称重法分析机制、温度分析机制分析的结果信息的AI图像模块、称重模块、环境模块、故障验证模块，优先判断称重法数据的有效性，其次再决定是否使用称重法分析机制的计算结果，其次依据称重模块的结果，去选取AI图像模块的应用功能，故障验证模块用于再次验证计算结果的有效析，从故障信息的角度去判断每个模块的有效性，当其中一个模块无效时，会否决此模块的分析结果。本发明应用于输电自动化的技术领域。

本发明授权一种基于AI图像的覆冰厚度监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AI图像的覆冰厚度监测方法，所述方法使用的监测系统包括摄像机组件1、微气象传感器2、拉力传感器3、模拟导线4和覆冰检测结构5，所述摄像机组件1安装于覆冰检测结构5上，所述模拟导线4位于所述覆冰检测结构5的下方，且所述模拟导线4的两端均通过所述拉力传感器3固定于所述覆冰检测结构5的两端，所述微气象传感器2安装于所述摄像机组件1的上端；其特征在于，所述方法包括AI图像分析机制6、称重法分析机制7、温度分析机制8、综合分析机制9和故障告警机制； 所述AI图像分析机制6包括以下步骤：a1.通过摄像机组件1获取模拟导线4图像，并通过故障告警机制判断模拟导线4图像数据有效性；a2.若模拟导线4图像为无效，输出异常标记码；a3.若模拟导线4图像为有效，通过yolov8-seg分割算法得到模拟导线4的掩码图片，并对掩码图片中的像素的高度进行计算，得出模拟导线4的覆冰厚度； 所述称重法分析机制7包括以下步骤：b1.通过拉力传感器3获取模拟导线4的拉力、通过微气象传感器2获取风速和风向，并通过故障告警机制判断拉力、风速和风向数据有效性；b2.若拉力数值无效时，判定此次称重法分析结果无效，停止当前的计算，返回故障描述及无效状态码；b3.当拉力数值有效时，首先会判断风速、风向数据的有效性，当风速风向无效时，称重法分析机制7会调用一个预设数值替换风速风向的计算结果，用作后续计算，当风速风向数据有效时，计算模拟导线4所受的风压力，此计算出的风压力的受力方向在重力方向，其次水平方向的压力依据应于重心垂直将不受影响，因此可得到模拟导线4覆冰状态下的覆冰重量，再通过覆冰重量可分析出模拟导线4的覆冰厚度； 所述温度分析机制8包括以下步骤：c1.通过微气象传感器2获取设定时间区间的温度数据，通过故障告警机制判断温度数据有效性；c2.若温度数据无效时，判定此次温度分析结果无效，停止当前的计算，返回故障描述及无效状态码；c3.当温度数据有效时，采用动态平均值的方式进行计算温度值，并打开初始条件下，设定的初始覆冰温度条件阈值，若通过计算出的温度值小于覆冰阈值时，温度分析机制8判断满足覆冰条件，否则将判断不满足覆冰条件； 所述综合分析机制9包括有AI图像模块91、称重模块92、环境模块93、故障验证模块94，所述AI图像模块91、所述称重模块92、所述环境模块93分别用于接收AI图像分析机制6、称重法分析机制7、温度分析机制8分析的结果信息，其综合分析机制9包括以下步骤：d1.将三个模块接收到的信息开始进行综合分析计算；d2.检测称重法分析机制7的有效性，当称重法分析机制7有效时，将称重法分析机制7分析的覆冰厚度给到综合分析的覆冰厚度，然后调用AI图像模块91，判断模拟导线4是否存在覆冰；d3.如果不存在覆冰，则综合分析的覆冰厚度赋0值，其次如果AI图像分析存在覆冰，则再次判断称重模块92是否有效，无效时，则将AI图像分析的厚度值赋值给综合分析的覆冰厚度；d4.调用环境模块93进行判断，如果温度无效时则跳过环境模块93的判断，如果温度分析结果有效时，则通过温度的分析结果去校验覆冰状态的正确性，最后调用故障验证模块94，依次从称重法机制、AI图像分析机制6、温度分析机制8验证分析结果的有效性，输出当前的覆冰厚度及状态。

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