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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司余姚市供电公司;余姚市宏宇输变电工程有限公司;国网浙江省电力有限公司宁波供电公司;国网山西省电力有限公司太原供电分公司申请的专利基于输电线路的无人机自动分类方法、系统及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：CN120877008B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511395658.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于输电线路的无人机自动分类方法、系统及存储介质是由项中明;吴凯;张科;蔡永自;吴海良;丁银伟;张雨前;叶技;尹聪聪;杨跃平;药炜;朱仲杰;鲍旭峰;陈彦;赵阳;何杲杳;赵剑;孙晔峰;丁一琰;周圆;崔金栋设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于输电线路的无人机自动分类方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于输电线路的无人机自动分类方法、系统及存储介质，属于图像处理技术领域，包括：步骤S1：获取扫描区域的图像信息集和对应的点云信息集；步骤S2：建立神经网络模型，基于合成特征向量输出图像数据的语义分割结果和对应标签信息，并标注子区域的标签信息；步骤S3：将点云信息集中点云数据基于时间序列依次整合，生成扫描区域的扩展点云数据；步骤S4：基于扫描区域的扫描角度将扩展点云数据中位于子区域的点数据分为一类，基于二维分类区域中子区域的数量将扩展点云数据划分为多个点云类别。通过本发明可以对扩展扫描区域的点云数据进行整合后实现自动分类，从而避免出现不稳定的点云数据使点云分类结果错误率较高。

本发明授权基于输电线路的无人机自动分类方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于输电线路的无人机自动分类方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 基于预设时间间隔获取扫描区域的图像信息集和对应的点云信息集，所述图像信息集和所述点云信息集分别包含多个时间序列的图像数据和点云数据； 建立神经网络模型，将所述图像信息集输入所述神经网络模型中，设定合成特征向量，所述神经网络模型基于所述合成特征向量输出所述图像数据的语义分割结果和对应标签信息，基于所述语义分割结果将所述图像数据划分为多个子区域，并标注所述子区域的所述标签信息； 将所述点云信息集中所述点云数据基于所述时间序列依次整合，生成所述扫描区域的扩展点云数据； 基于所述标签信息汇总所有所述图像数据的所述子区域，以生成所述扫描区域的二维分类区域，基于所述扫描区域的扫描角度将所述扩展点云数据中位于所述子区域的点数据分为一类，基于所述二维分类区域中所述子区域的数量将所述扩展点云数据划分为多个点云类别； 生成所述扩展点云数据包括以下步骤： 所述点云数据包括点数据的坐标信息，所述点云数据基于所述时间序列依次排序，将第一个时间序列的所述点云数据设定为基准点云数据，将下一个时间序列的所述点云数据设定为对比点云数据，基于所述坐标信息分别获取所述基准点云数据中所述点数据与所述对比点云数据中所述点数据之间的点间距离，比较所述点间距离的大小，分别设置第一阈值和第二阈值，若所述点数据之间的最小点间距离大于等于零且小于所述第一阈值，则将所述基准点云数据中所述点数据设定为固定点云，若所述点数据之间的最小点间距离大于等于所述第二阈值，则分别将所述基准点云数据和所述对比点云数据的所述点数据设定为新增点云，将所述固定点云和所述新增点云组合为新基准点云数据，将所述新基准点云数据设定为所述基准点云数据，并与下一个所述对比点云数据的所述点数据整合，基于所述时间序列的数量重复此步骤，以整合所述点云信息集中所述点云数据的所述点数据，将生成的所述新基准点云数据设定为所述扩展点云数据。

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浙江省电力有限公司余姚市供电公司;余姚市宏宇输变电工程有限公司;国网浙江省电力有限公司宁波供电公司;国网山西省电力有限公司太原供电分公司，其通讯地址为：315000 浙江省宁波市余姚市体育场路145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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