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龙图腾网获悉国网青海省电力公司电力科学研究院;国网青海省电力公司申请的专利输电线路绝缘子覆雪识别方法、装置及电子设备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：CN115689940B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202211422933.0，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权输电线路绝缘子覆雪识别方法、装置及电子设备是由李秋阳;杨韬辉;蒋玲;吴童生;曲全磊;王晓峰;王生杰;马志青;张成磊;马旭东;周尚虎;王连忠;刘斌;无有超;董生成;贾海龙;王理丽;林万德设计研发完成，并于2022-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本输电线路绝缘子覆雪识别方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种输电线路绝缘子覆雪识别方法、装置及电子设备。其中，该方法包括：获取多张绝缘子图像；采用图像增强方法，分别对多张绝缘子图像进行图像增强处理，得到多张第一绝缘子图像；采用预先构建的去噪卷积神经网络，分别对多张第一绝缘子图像进行去噪处理，得到多张第二绝缘子图像；将多张第二绝缘子图像输入至预先构建的初始绝缘子覆雪识别模型进行训练，得到目标绝缘子覆雪识别模型；采用目标绝缘子覆雪识别模型对待识别绝缘子图像进行识别，得到待识别绝缘子图像对应的覆雪识别结果。本发明解决了相关技术中的输电线路绝缘子覆雪识别方法存在的识别准确性低，无法及时识别输电线路的潜在故障风险的技术问题。

本发明授权输电线路绝缘子覆雪识别方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种输电线路绝缘子覆雪识别方法，其特征在于，包括： 获取多张绝缘子图像，其中，所述多张绝缘子图像包括多种采集环境下获取到的绝缘子覆雪图像和绝缘子无覆雪图像； 采用图像增强方法，分别对所述多张绝缘子图像进行图像增强处理，得到多张第一绝缘子图像； 采用预先构建的去噪卷积神经网络，分别对所述多张第一绝缘子图像进行去噪处理，得到多张第二绝缘子图像； 将所述多张第二绝缘子图像输入至预先构建的初始绝缘子覆雪识别模型进行训练，得到目标绝缘子覆雪识别模型； 采用所述目标绝缘子覆雪识别模型对待识别绝缘子图像进行识别，得到所述待识别绝缘子图像对应的覆雪识别结果； 其中，采用图像增强方法，分别对所述多张绝缘子图像进行图像增强处理，得到多张第一绝缘子图像，包括：对所述多张绝缘子图像进行灰度处理，得到多张第三绝缘子图像；基于所述多张第三绝缘子图像分别对应的像素强度值，对所述多张第三绝缘子图像进行像素划分，得到所述多张第三绝缘子图像分别对应的第一数量的像素集合，其中，所述第一数量的像素集合分别对应于不同的像素强度范围，所述第一数量的像素集合包括第一像素集合，第二像素集合以及第三像素集合，所述第一像素集合对应于第一像素强度范围，所述第二像素集合对应于第二像素强度范围，第三像素集合对应于第三像素强度范围，所述第一像素强度范围的上限值小于或等于所述第二像素强度范围的下限值，所述第二像素强度范围的上限值小于或等于所述第三像素强度范围的下限值；分别对所述第三像素集合中的像素增加第一预设像素强度值，得到第四像素集合；分别对所述第四像素集合中小于第二预设像素强度值的像素增加像素强度补偿值，得到第五像素集合；分别对所述第一像素集合中包括的像素减小所述像素强度补偿值，得到第六像素集合；以及分别对所述第二像素集合中包括的像素减小所述像素强度补偿值，得到第七像素集合；基于所述第五像素集合，所述第六像素集合，以及所述第七像素集合进行图像重构，得到所述多张第一绝缘子图像；其中，所述像素强度补偿值通过如下方式获取： ; 其中，表示所述像素强度补偿值，N表示所述第三像素集合中超过第三预设像素强度值的像素数目，所述第三预设像素强度值为255，表示所述第一预设像素强度值，表示所述第三像素集合中包括的像素总数，所述第二预设像素强度值为255-。

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