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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司广州供电局申请的专利一种避雷针形变检测方法、系统、设备及可读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：CN121025996B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511553575.0，技术领域涉及：G01B11/16；该发明授权一种避雷针形变检测方法、系统、设备及可读存储介质是由张译;黄堃;付启明;梁煜;宁庆;陈翔;江浩田;邹盛业;蔡思捷;李霖浩;韩怡设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种避雷针形变检测方法、系统、设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及电力设备检测技术领域，具体提供一种避雷针形变检测方法、系统、设备及可读存储介质，本发明方法图像采集效率高，实时性强；对采集图像进行特征匹配和图像配准，解决无人机姿态变化引起的图像错位问题，提升后续分析的准确性；结合感兴趣区域，通过级联式YOLO‑SAM模型提取避雷针目标掩码，提升图像处理精度；在对避雷针形变进行初判时采用边缘检测算法提取避雷针的边缘特征，基于边缘特征计算避雷针的垂直度和弯曲度，进而判断其形变异常情况，提高检测效率；复判时进行骨架提取得到避雷针的骨架形状特征，基于骨架形状特征计算避雷针的垂直度和弯曲度，进而判断其形变异常情况，提高检测准确性及对复杂形变场景的适应性。

本发明授权一种避雷针形变检测方法、系统、设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种避雷针形变检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、通过无人机采集基准工况与待检测工况下的包含避雷针的巡航图像，获取基准工况图像和待检测工况图像； S2、标注基准工况图像和待检测工况图像中避雷针范围的感兴趣区域； S3、采用基于Transformer架构的LoFTR模型，分别对基准工况图像和待检测工况图像进行特征匹配与图像配准； S4、针对特征匹配与图像配准后的图像，结合感兴趣区域，通过级联式YOLO-SAM模型提取避雷针目标掩码； S5、采用边缘检测算法提取避雷针的边缘特征； S6、基于避雷针的边缘特征分别计算基准工况图像和待检测工况图像中避雷针的垂直度和弯曲度；对避雷针是否存在形变异常进行初步判断；若初步判断存在形变异常，则输出避雷针形变检测结果；若初步判断不存在形变异常，则进入S7； S7、对避雷针目标掩码进行骨架提取，得到骨架形状特征；基于骨架形状特征分别计算基准工况图像和待检测工况图像中骨架曲率变化和中心线偏离度；对避雷针是否存在形变异常进行复判，并输出避雷针形变检测结果； S3包括： S3.1、对S1中采集的基准工况图像和待检测工况图像进行预处理； S3.2、通过LoFTR模型对预处理后的图像进行关键特征提取； S3.3、筛选匹配特征点并进行几何变换计算，得出基准工况图像间及待检测工况图像间的几何关系； S3.4、基于几何关系进行图像配准； S4包括： S4.1、使用预训练YOLOv8模型识别基准工况图像和待检测工况图像中的避雷针，输出检测目标边界框； S4.2、将感兴趣区域与检测目标边界框进行重叠计算，筛选出落入感兴趣区域范围内的检测目标边界框； S4.3、采用SAM模型对筛选出的检测目标边界框进行分割，生成像素级掩码图像； S4.4、将像素级掩码图像进行滤波操作，筛选出避雷针的关键区域； S5包括： S5.1、基于S4中提取的避雷针目标掩码，采用边缘检测算法进行边缘提取，生成边缘图； S5.2、对边缘图进行边缘增强处理，得到避雷针的边缘特征。

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