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龙图腾网获悉南京悠阔电气科技有限公司申请的专利无人机巡检图片缺陷识别方法、装置、设备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：CN115346059B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202210931390.9，技术领域涉及：G06V10/75；该发明授权无人机巡检图片缺陷识别方法、装置、设备及存储介质是由吴杰;马朋;邵凯田;李鸣设计研发完成，并于2022-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本无人机巡检图片缺陷识别方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及无人机巡检图片缺陷识别方法、装置、设备及存储介质,其中方法包括：获取线路图像信息；根据线路图像信息生成部件模型信息，将部件模型信息与标准模型信息进行比对，获取部件模型信息与标准模型信息之间的比对结果并将比对结果设置为部件故障信息；根据线路图像信息生成细小模型信息，将细小模型信息与标准模型信息进行比对；获取部件模型信息与标准模型信息之间的比对结果并将比对结果设置为细小故障信息；发送与部件故障信息和细小故障信息相关的提示信息至工作人员的智能终端。本申请具有的技术效果是：减少了无人机拍摄时，拍摄的照片分辨率过高导致集中分布的故障无法被精确识别的可能，提升了无人机识别故障信息的精确程度。

本发明授权无人机巡检图片缺陷识别方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种无人机巡检图片缺陷识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取线路图像信息； 根据深度学习方法对识别系统进行训练，根据线路图像信息生成部件模型信息，所述部件模型信息为线路图像信息对应的模型信息； 将部件模型信息与预设的模型信息库中对应的标准模型信息进行比对，模型信息库中储存有不同的标准模型信息； 获取部件模型信息与标准模型信息之间的比对结果并将所述比对结果设置为部件故障信息； 将部件模型信息进行检测，若检测到部件模型信息中包含有细节模型，则对部件模型进行细小目标缺陷的识别操作，通过更改线路图像信息对应的分辨率的方式，根据线路图像信息生成细小模型信息，所述细小模型信息为部件模型信息对应的细小零件的模型信息； 将细小模型信息与预设的模型信息库中对应的标准模型信息进行比对； 获取部件模型信息与标准模型信息之间的比对结果并将所述比对结果设置为细小故障信息； 发送与部件故障信息和细小故障信息相关的提示信息至工作人员的智能终端； 所述根据线路图像信息生成部件模型信息包括： 获取线路图像信息对应的线路分辨率； 按照预设的调节分辨率获取对应的调节图像信息； 根据调节图像信息生成调节部件模型信息； 根据线路图像信息生成线路部件模型信息； 根据调节部件模型信息与线路部件模型信息生成部件模型信息； 所述发送与部件故障信息和细小故障信息相关的提示信息至工作人员的智能终端包括： 根据故障信息生成对应的故障置信度，所述故障置信度为对应的故障信息发生的可信程度，所述故障信息包括部件故障信息和细小故障信息； 将故障置信度与预设的标准置信度进行比对； 若故障置信度小于预设的标准置信度，则取消发送与故障信息相关的提示信息至工作人员的智能终端； 否则，发送与部件故障信息和细小故障信息相关的提示信息至工作人员的智能终端； 所述发送与部件故障信息和细小故障信息相关的提示信息至工作人员的智能终端，包括： 对部件故障信息和细小故障信息进行汇总操作，并将汇总的部件故障信息和细小故障信息设置为故障信息； 根据不同的故障信息获取对应的故障重叠度； 将故障重叠度与预设的标准故障值进行比对； 若故障重叠度大于预设的标准故障值，则获取对应的故障信息； 对故障信息进行合并操作直至不同故障信息之间的故障重叠度不大于预设的标准故障值； 否则，发送与部件故障信息和细小故障信息相关的提示信息至工作人员的智能终端； 所述根据线路图像信息生成模型信息包括： 获取线路图像信息； 分别获取与线路图像信息相对应的部件模型信息和细小模型信息； 统计与线路图像信息相对应的部件模型信息的数量并将所述部件模型信息的数量设置为部件模型生成数量； 统计与线路图像信息相对应的细小模型信息的数量并将所述细小模型信息的数量设置为细小模型生成数量； 计算部件模型生成数量与细小模型生成数量之间的差值并将所述差值设置为模型生成差值； 若模型生成差值位于预设的标准模型差值范围外，则补充对应的模型数量直至补充完成后的模型生成差值为与标准模型差值范围内； 若模型生成差值位于预设的标准模型差值范围内，则根据线路图像信息生成模型信息。

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