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龙图腾网获悉国网(西安)环保技术中心有限公司;国网陕西省电力有限公司电力科学研究院申请的专利一种输电铁塔塔基区土地利用类型识别方法及相关装置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：CN117253080B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202311212863.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种输电铁塔塔基区土地利用类型识别方法及相关装置是由雷磊;吴健;魏小龙;白晓春;董子晗;赵颖博;陈维;王良;王少军;张晋;江涛;师一卿;郭歌;刘子瑞;王焕郎;段璟靓;薛倩楠;闫可为;冯超宇;王辰曦;黄海;姜丹;吕平海;徐伟杰设计研发完成，并于2023-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种输电铁塔塔基区土地利用类型识别方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明属于一种土地利用类型识别方法，为了解决采用现有的主流模型自动识别输电铁塔塔基区土地利用类型，存在精度和速度都无法满足识别需求的技术问题，提供一种输电铁塔塔基区土地利用类型识别方法及相关装置，通过YOLOv7目标检测网络模型，从采集的待识别输电铁塔图像中，筛选出包含输电铁塔塔基的图像，并得到塔基区；将包含输电铁塔塔基的图像输入至改进的DeepLabV3+语义分割网络模型，得到塔基像素点和各种土地利用类型的像素点；改进的DeepLabV3+语义分割网络模型包括编码器和解码器，编码器中增加双注意力CBAM模块；根据塔基像素点，得到塔基的有效范围；在塔基的有效范围内，根据各种土地利用类型的像素点所占比例，得到各种土地利用类型的占比。

本发明授权一种输电铁塔塔基区土地利用类型识别方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种输电铁塔塔基区土地利用类型识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，通过YOLOv7目标检测网络模型，从采集的待识别输电铁塔图像中，筛选出包含输电铁塔塔基的图像，并得到塔基区； S2，将包含输电铁塔塔基的图像输入至改进的DeepLabV3+语义分割网络模型，得到塔基像素点和各种土地利用类型的像素点； 所述改进的DeepLabV3+语义分割网络模型包括编码器和解码器； 所述编码器对图像的处理具体为： S2-1，对图像进行多次下采样，获得第一初步有效特征层；并采用不同膨胀比且并行的空洞卷积，对图像进行特征提取，得到第一特征层； S2-2，对所述第一初步有效特征层和第一特征层进行拼接，然后通过双注意力CBAM模块，进行不同类别特征强化，以及提升局部特征间的分类精度； S2-3，通过卷积层压缩特征，得到编码后的特征图； 所述解码器对图像的处理具体为： S2-4，对编码后的特征图进行多次下采样，获得第二初步有效特征层； S2-5，利用卷积层调整所述第二初步有效特征层的通道数，得到第二特征层； S2-6，对所述第二特征层和所述编码后的特征图进行堆叠，再进行多次深度可分离卷积，得到解码后的有效特征层，输出塔基像素点和各种土地利用类型的像素点； S3，根据塔基像素点，得到塔基的有效范围； S4，在所述塔基的有效范围内，根据各种土地利用类型的像素点所占比例，得到各种土地利用类型的占比： S4.1，创建与所述包含输电铁塔塔基的图像大小相同的mask图像，并将mask图像的所有像素置零； S4.2，将mask图像中对应所述塔基的有效范围区域的像素值设置为255； S4.3，对步骤S4-2得到的mask图像与包含输电铁塔塔基的图像进行与运算，得到最终结果图； S4.4，计算所述最终结果图中各种土地利用类型的像素点所占比例，得到各种土地利用类型的占比。

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国网(西安)环保技术中心有限公司;国网陕西省电力有限公司电力科学研究院，其通讯地址为：710100 陕西省西安市国家民用航天产业基地航天中路669号科研综合楼主楼第12、14层；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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