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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司惠州供电局申请的专利架空输电线缺陷检测方法、装置、电子设备和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：CN116977879B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202310989935.6，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权架空输电线缺陷检测方法、装置、电子设备和存储介质是由王凯;谢皓彬;陈少军;吴旭东;刘建;杨佳麟;刘嘉琪;王赵嵘设计研发完成，并于2023-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本架空输电线缺陷检测方法、装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种架空输电线缺陷检测方法、装置、电子设备和存储介质。其特征包括：获取模拟目标输电线的模拟样本图像和目标输电线的真实样本图像；根据所述模拟样本图像和所述真实样本图像对预先建立的预检测模型进行模型训练，得到缺陷检测模型；根据所述缺陷检测模型和真实样本图像确定目标输电线的输电线缺陷。实现了通过无人机对架空输电线中缺陷的检测，提高了对架空输电线缺陷的识别准确率。

本发明授权架空输电线缺陷检测方法、装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种架空输电线缺陷检测方法，其特征在于，包括： 获取模拟目标输电线的模拟样本图像和目标输电线的真实样本图像； 根据所述模拟样本图像和所述真实样本图像对预先建立的预检测模型进行模型训练，得到缺陷检测模型； 根据所述缺陷检测模型和真实样本图像确定目标输电线的输电线缺陷； 所述根据所述模拟样本图像和所述真实样本图像对预先建立的预检测模型进行模型训练，得到缺陷检测模型，包括： 根据所述模拟样本图像和所述真实样本图像进行图像样本混合，确定混合样本图像集； 将所述混合样本图像集输入预先建立的预检测模型进行模型训练，得到第一初步检测模型； 将所述真实样本图像输入预先建立的预检测模型进行模型训练，确定第二初步检测模型； 根据所述第一初步检测模型和所述第二初步检测模型确定缺陷检测模型； 所述根据所述第一初步检测模型和所述第二初步检测模型确定缺陷检测模型，包括： 将所述模拟样本图像输入所述第一初步检测模型进行模型测试，确定第一测试结果； 在所述真实样本图像中获取目标样本图像； 将所述目标样本图像输入所述第二初步检测模型进行模型测试，确定第二测试结果； 根据所述第一测试结果和所述第二测试结果确定缺陷检测模型； 所述第一测试结果包括第一测试曲线和第一测试缺陷结果；所述第二测试结果包括第二测试曲线和第二测试缺陷结果；所述根据所述第一测试结果和所述第二测试结果确定缺陷检测模型，包括： 将所述第一测试曲线的曲线变化和所述第二测试曲线的曲线变化进行曲线对比，确定曲线对比结果；其中，所述第一测试曲线是所述第一测试缺陷结果对应的平均准确率变化曲线，所述第一测试缺陷结果是第一初步检测模型输出的测试缺陷结果；所述第二测试曲线是所述第二测试缺陷结果对应的平均准确率变化曲线，所述第二测试缺陷结果是第二初步检测模型输出的测试缺陷结果；所述曲线变化为曲线的趋势，所述曲线对比结果是所述第一测试曲线的曲线趋势和所述第二测试曲线的曲线趋势的对比结果； 根据所述第一测试缺陷结果、所述第二测试缺陷结果和所述曲线对比结果确定模拟样本图像中的冗余图像；其中，所述冗余图像是所述模拟样本图像中的冗余数据； 根据所述冗余图像对模拟样本图像进行样本调整，确定调整后的模拟样本图像，并记录样本调整的调整次数； 在所述调整次数小于预设调整阈值的情况下，返回执行根据所述模拟样本图像和所述真实样本图像对预先建立的预检测模型进行模型训练的操作； 在所述调整次数达到预设次数阈值的情况下，则将所述第一初步检测模型确定为所述缺陷检测模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司惠州供电局，其通讯地址为：510000 广东省广州市越秀区东风东路757号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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