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龙图腾网获悉国网上海市电力公司;上海四量电子科技有限公司申请的专利一种基于压缩感知的输电线路防撞在线监测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：CN114005091B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202111409685.1，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于压缩感知的输电线路防撞在线监测系统是由谢伟;黄晨宏;沈晓峰;徐友刚;李轶;沈峰;张成;孙路;何林巍;田强;郑真;王哲斐;贺润平;陆家辉设计研发完成，并于2021-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于压缩感知的输电线路防撞在线监测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于压缩感知的输电线路防撞在线监测系统，包括前端监测模块和后台处理模块，前端监测模块包括依次相连的摄像模块、前端处理器和4G通信模块；后台处理模块包括后台服务器和与其相连的预警模块，主要思路为摄像模块对被监测区域进行实时监测，当监测到运动目标时，前端处理器提取该目标的像素分布特征，并传输到后台服务器。后台服务器接收到数据后，通过特征数据库以及压缩感知算法对目标的特征数据进行识别，进而输出识别结果，方便工作人员采取及时的处置措施。本发明的基于压缩感知的输电线路防撞在线监测系统，易于实现，并且具有较高的输电线路撞击威胁样本的识别精度，可以为输电线路运检工作人员提供较为可靠的预警信息。

本发明授权一种基于压缩感知的输电线路防撞在线监测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于压缩感知的输电线路防撞在线监测系统，其特征在于，包括前端监测模块和后台处理模块，其中： 所述前端监测模块包括依次相连的摄像模块、前端处理器和4G通信模块； 所述后台处理模块包括后台服务器和与其相连的预警模块； 所述摄像模块对被监测区域进行实时监测，当监测到运动目标时，发送被监测区域的图像给所述前端处理器； 所述前端处理器利用采集的被监测区域的图像提取异物的像素分布特征，并通过所述4G通信模块，将异物的像素分布特征传输至所述后台服务器； 所述后台服务器接收到异物的像素分布特征时，调取特征数据库以及建模完成的压缩感知识别算法，进行目标特征识别，对异物是否具有威胁进行研判，并根据异物的研判结果输出预警结果给所述预警模块，工作人员通过所述预警模块的预警信息执行相应的处置措施，及时处理线路周边的危险因素； 所述前端处理器利用采集的被监测区域的图像提取异物的像素分布特征时，将被监测区域的图像的像素由RGB空间转换为HSV空间，R指红色，G指绿色，B指蓝色，H指色调，S指饱和度，V指强度，取其中的色调H，RGB与H值之间的转换公式为： 1 通过式1的转换，每一个像素点均对应一个H值，由此绘制出像素分布特征图； 为更好的表征像素分布特征，并且使得像素总数不同的图像之间有可比性，对像素点个数进行归一化处理，每一个H值对应的像素点个数均除以像素点个数最大值； 所述压缩感知识别算法利用CS算法重构数据的功能实现目标特征的高精度识别，所述压缩感知识别算法的建模流程为： 对于一次目标识别过程，采集由像素分布特征所构成的300维特征向量，如下式所示： 2 式2中，xj表示第j个目标的特征向量，φ1,j,φ2,j,…,φ300,j表示像素分布特征中的像素分布数据； 那么，特征数据库中的目标特征向量组成数据库矩阵Ψ： 式3中，N表示特征数据库中目标个数； 设第j个目标的特征数据提取向量为Sj： 4 式4中，第j个元素为1； 综合式2-式4得： 5 在实际识别过程中，已知量为xj与Ψ，通过CS算法重构Sj，通过Sj的数据特征寻找特征数据库中相似度最高的目标特征，为了实现这一过程，在式5的基础上构建CS算法标准形式，在式5两边同时乘以m×300维的观测矩阵Φ得： 6 令T=Φxj，Θ=ΦΨ，则得： 7 式7中，Θ称作传感矩阵，维度为m×N，为体现CS算法的压缩性，m远小于300，Φ选用高斯随机矩阵； 式7即为CS算法的标准形式，已知T与Θ，即可重构Sj； 式7是一个欠定方程，无法直接解方程，被重构向量Sj是稀疏度为1的向量，将重构问题转化为最小l1范数优化求解问题，求解模型为： min‖Sj‖1s.t.T=ΘSj8 优化求解过程是通过多次迭代逐步逼近原数据向量的原理，选用的求解算法为正交匹配追踪算法，重构得到的向量Sj计为Sj'： S j '=argmin‖Sj‖1s.t.T=ΘSj9 由于重构的过程存在误差，Sj'稀疏度并不是1，而是由一个接近1的值加上若干较小非零值组成的向量，选取向量中最大值对应的元素位置选择特征数据库中最相似目标特征向量，并用该值与1之间相似度作为目标之间的相似度。

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