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龙图腾网获悉温州电力建设有限公司申请的专利基于无人机和云边协同的输电线路智能巡检方法及系统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：CN120976809B 。

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：202511494858.2，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于无人机和云边协同的输电线路智能巡检方法及系统是由孔凡坊;张翼;宋雪萌;胡文霞;王璐;杨马赞;高健;吴旭鹏;王志业设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无人机和云边协同的输电线路智能巡检方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及输电线路巡检技术领域，提供了一种基于无人机和云边协同的输电线路智能巡检方法及系统，包括基于获取目标输电线路的静态视觉图像生成静态差分图像用于本地缺陷检测得到静态检测结果，当静态检测结果满足预设检测精度，将静态检测结果作为目标巡检结果，反之，将静态视觉图像上传至云端，同时触发无人机执行图像补采任务并将采集的动态巡检图像数据集上传至云端，以使云端根据基于用于对输入图像进行多视角特征融合检测的第一缺陷检测模型进行缺陷识别分析得到目标巡检结果。本发明基于动静结合与边云多源协同的多视角智能感知架构，有效提升线路巡检的空间覆盖能力与时间连续性的同时，还能提升输电线路智能巡检的高效性和精准性。

本发明授权基于无人机和云边协同的输电线路智能巡检方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机和云边协同的输电线路智能巡检方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标输电线路的静态视觉图像，基于所述静态视觉图像，生成对应的静态差分图像，并根据所述静态差分图像进行本地缺陷检测，得到对应的静态检测结果； 当所述静态检测结果满足预设检测精度需求时，将所述静态检测结果作为目标巡检结果； 在所述静态检测结果未满足所述预设检测精度需求的情况下，将所述静态视觉图像压缩上传至云端，且触发无人机执行图像补采任务，并将按照所述图像补采任务采集的动态巡检图像数据集压缩上传至所述云端，以使所述云端根据所述静态视觉图像和所述动态巡检图像数据集，基于预先构建的第一缺陷检测模型进行缺陷识别分析，得到所述目标巡检结果；所述第一缺陷检测模型用于对输入图像进行多视角特征融合检测； 其中，所述根据所述静态差分图像进行本地缺陷检测，得到对应的静态检测结果的步骤包括： 将所述静态差分图像输入预先构建的第二缺陷检测模型进行缺陷识别分析，得到所述静态检测结果；所述第二缺陷检测模型用于基于所述静态差分图像的纹理复杂程度对所述静态差分图像进行自适应纹理边缘增强后，再依次进行语义特征提取和缺陷目标检测；所述第二缺陷检测模型包括依次连接的动态路由模块、双通道边缘增加模块、语义特征提取模块和检测头模块；所述双通道边缘增加模块包括并行的第一纹理边缘增强分支和第二纹理边缘增强分支； 所述动态路由模块，用于基于所述静态差分图像中不同灰度级的像素数占比计算灰度信息熵，并根据所述灰度信息熵与预设信息熵阈值的大小关系，将所述静态差分图像输入所述双通道边缘增加模块中的所述第一纹理边缘增强分支或所述第二纹理边缘增强分支； 所述双通道边缘增加模块，用于基于所述静态差分图像的纹理复杂程度对所述静态差分图像进行自适应纹理边缘增强，得到对应的纹理增强特征； 所述语义特征提取模块，用于对所述纹理增强特征进行多尺度语义特征提取，得到对应的多尺度语义特征； 所述检测头模块，用于基于对所述多尺度语义特征依次进行全局平均池化和全连接处理，得到所述静态检测结果。

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