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龙图腾网获悉浙江省通信产业服务有限公司申请的专利一种用于无人机的巡检画面智能分析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：CN121053572B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511599887.5，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种用于无人机的巡检画面智能分析方法及系统是由王丰平;陶君辉;邹小杰;姚鲁杰;杨波设计研发完成，并于2025-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于无人机的巡检画面智能分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种用于无人机的巡检画面智能分析方法及系统，涉及图像数据分析技术领域，包括：根据无人机实时巡检采集的巡检视频画面进行帧周期拆分，获得对应的实时帧图像数据；对所述实时帧图像数据进行特征提取，获得对应实时帧图像数据的纹理特征集；对所述纹理特征集进行相似度分析，获得对应区域光伏板的异常类型，进而执行相应的异常处理方案；基于深度学习算法，并根据历史采集周期的纹理特征集，构建快速特征分析模型，进而快速识别对应区域光伏板的异常类型，以便于对光伏电站进行及时维护。

本发明授权一种用于无人机的巡检画面智能分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于无人机的巡检画面智能分析方法，其特征在于，所述方法包括： 根据无人机实时巡检采集的巡检视频画面进行帧周期拆分，获得对应的实时帧图像数据； 对所述实时帧图像数据进行特征提取，获得对应实时帧图像数据的纹理特征集,包括： 基于温度特征提取技术以及灰度共生矩阵，获得对应实时帧图像数据的纹理特征集；所述纹理特征集包括热成像纹理特征集以及表面图像纹理特征集； 对同一个光伏板不同实时帧图像数据分别进行特征提取，获得每一个实时帧图像数据的纹理特征值，并取不同实时帧图像数据对应纹理特征值的均值作为该光伏板的纹理特征集； 对所述纹理特征集进行相似度分析，获得对应区域光伏板的异常类型，进而执行相应的异常处理方案,包括： 根据对所述热成像纹理特征集以及表面图像纹理特征集分别进行相似度分析，获得对应的异常特征相似度；取对应光伏板异常特征相似度的均值，并分别记为热成像异常特征相似度均值以及表面图像异常特征相似度均值；所述异常特征相似度包括热成像异常特征相似度以及表面图像异常特征相似度； 预设不同异常类型的纹理特征相似度阈值，根据所述纹理特征相似度阈值对热成像异常特征相似度均值以及表面图像异常特征相似度均值进行大小排序，取热成像异常特征相似度均值以及表面图像异常特征相似度均值最大的异常类型，并调取对应子采集周期的实时帧表面图像数据以及实时帧热成像图像数据，对异常类型进行对比判断，若对比判断成功，则执行相应的异常处理方案；若对比判断失败，则通过人工审核判断； 基于深度学习算法，并根据历史采集周期的纹理特征集，构建快速特征分析模型，进而快速识别对应区域光伏板的异常类型，以便于对光伏电站进行及时维护。

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