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龙图腾网获悉国网湖北省电力有限公司超高压公司;湖北省超能电力有限责任公司申请的专利基于二维图像的输电线路耐张线夹缺陷智能分类方法与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：CN119991544B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202411806205.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于二维图像的输电线路耐张线夹缺陷智能分类方法与系统是由吴军;石毅;魏晓晖;李柏松;李明;胡洪炜;杨展;魏莉芳设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于二维图像的输电线路耐张线夹缺陷智能分类方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于二维图像的输电线路耐张线夹缺陷智能分类方法与系统，所属领域为耐张线夹缺陷分类领域，包括：对耐张线夹的二维图像进行预处理，提取相关特征并构建缺陷区域候选集。首先，使用边缘检测算法获取边缘信息，并计算曲率和粗糙度以生成形态特征向量。然后，基于缺陷样本集训练支持向量机模型，并对第一候选集进行分类，得到第一缺陷分类结果。接着，对不同材质的线夹图像进行密度特征校正，提取灰度梯度特征，获得第二候选集，并输入训练后的SVM模型进行第二缺陷分类。最后，将第一和第二分类结果整合，生成最终的缺陷分类结果。此方法有效结合了形态特征和材质特征，提高了缺陷检测的准确性和鲁棒性。

本发明授权基于二维图像的输电线路耐张线夹缺陷智能分类方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于二维图像的输电线路耐张线夹缺陷智能分类方法，其特征在于，包括： 获取耐张线夹的二维图像，对所述耐张线夹的二维图像进行预处理，获得第一图像； 提取所述第一图像的相关特征，基于所述相关特征构建缺陷区域的第一候选集； 通过边缘检测算法提取所述第一候选集的边缘信息，并计算边缘的曲率和粗糙度，获得形态特征向量； 获取缺陷样本集，基于所述缺陷样本集对支持向量机模型进行训练，获得训练后的支持向量机模型； 将所述第一候选集输入至所述训练后的支持向量机模型中进行计算，获得第一缺陷分类结果； 对不同材质的线夹图像进行密度特征校正，得到第二图像，提取所述第二图像的像素值分布和灰度梯度特征，获得第二候选集； 将所述第二候选集和所述形态特征向量输入至所述训练后的支持向量机模型中进行计算，获得第二缺陷分类结果； 将所述第一缺陷分类结果和所述第二缺陷分类结果进行整合，生成最终分类结果； 所述获得训练后的支持向量机模型的过程包括： 构建包含早期腐蚀缺陷类型和磨损缺陷类型的样本库，其中每个样本包含密度特征和形态特征向量； 从样本库中获取样本特征向量，将样本特征向量输入至支持向量机模型进行训练，训练过程中，若两个样本的密度特征向量相似，则训练形态特征向量之间的差异，获得所述训练后的支持向量机模型。

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