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龙图腾网获悉重庆广仁铁塔制造有限公司申请的专利基于脉冲耦合神经网络的绝缘子图像污秽特征提取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：CN115908859B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211097822.7，技术领域涉及：G06V10/50；该发明授权基于脉冲耦合神经网络的绝缘子图像污秽特征提取方法是由宋杰;巴军;罗维;洪敏;戴菁;李燕燕设计研发完成，并于2022-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于脉冲耦合神经网络的绝缘子图像污秽特征提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于脉冲耦合神经网络的绝缘子图像污秽特征提取方法，包括如下步骤：步骤S1:获取绝缘子盘面灰度图像；步骤S2:对绝缘子盘面灰度图像进行标准化处理；步骤S3:利用脉冲耦合神经网络对标准化后的盘面灰度图进行点火处理，得到赋时矩阵；步骤S4:将赋时矩阵进行归一化处理，并映射至[0,255]之间，重构灰度图像；步骤S5:将重构灰度图像缩小，得到绝缘子盘面污秽特征图像。本发明采用图像识别的方法，通过绝缘子的盘面图像提取绝缘子盘面图像的污秽特征，供检测人员识别绝缘子的污秽程度。

本发明授权基于脉冲耦合神经网络的绝缘子图像污秽特征提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于脉冲耦合神经网络的绝缘子图像污秽特征提取方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1:在铁塔上搭建绝缘子监测装置，该绝缘子监测装置的摄像头朝向所述绝缘子盘面，绝缘子监测装置获取绝缘子盘面灰度图像； 步骤S2:对绝缘子盘面灰度图像进行标准化处理； 步骤S3:利用脉冲耦合神经网络对标准化后的盘面灰度图进行点火处理，得到赋时矩阵； 步骤S3中，采用脉冲耦合神经网络的PCNN技术并基于FLM模型对标准化绝缘子盘面灰度图进行点火处理，FLM模型的表达式如下： Uijn＝fUijn-1+Fijn1+βLijn3； Θijn＝gΘijn-1+VθYijn-14； 上式中每个神经元用i,j表示，它的一个相邻神经元用k,l表示，n为迭代次数，Fijn为反馈输入，Ykln-1为突触后的动作电位,Mijkl和Wijkl分别为反馈输入域和耦合连接域的连接权矩阵，Sij为外部激励，Sij即图像像素灰度值，Uijn为神经元的膜电位，d为全局抑制正常数，f为膜电位的衰减时间常数，β为连接强度，Θijn为神经元的阈值，g为阈值衰减时间常数，Vθ为幅度调整系数，Yijn为脉冲输出，Yijn表示神经元的点火状态；Lijn是连接输入； PCNN模型中神经元的个数等于输入图像中像素点的个数，神经元的输出依赖于与神经元相对应的像素信息，定义一个赋时矩阵T，其大小与外部输入S及输出Y相等，S表示输入矩阵，Sij表示输入矩阵S中的元素；Y表示输出矩阵，Yijn表示输出矩阵Y中的元素；并且T中的任一元素与S、Y联系的神经元一一对应，在T中存储与每个神经元点火时间相联系的时刻或次数信息，即Tij是第i,j个神经元的点火时间或次数，满足： 赋时矩阵真实地记录与每一个神经元点火时间相关的信息，反映了基于图像空间信息的时间域信息； 步骤S4:将赋时矩阵进行归一化处理，并映射至[0,255]之间，重构灰度图像； 步骤S5:将重构灰度图像缩小，得到绝缘子盘面污秽特征图像。

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