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龙图腾网获悉国网山西省电力公司吕梁供电公司申请的专利基于视觉多模态融合的配电线路缺陷智能识别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：CN116245844B 。

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：202310216882.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于视觉多模态融合的配电线路缺陷智能识别方法及系统是由康峻;张泽鹏;张涵羽;荀海峰;程志珍;魏杰;石须开;王宇;冯毓;贾鹏飞;闫贻轩;陈昊天;张涛设计研发完成，并于2023-03-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉多模态融合的配电线路缺陷智能识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于视觉多模态融合的配电线路缺陷智能识别方法及系统，属于配电线路缺陷识别技术领域；解决了现有无人机巡检缺陷发现率低的问题；包括如下步骤：通过无人机采集红外相机和变焦相机在不同远近焦距下的图片；对采集到的每组红外图像和RGB图像进行仿射矩阵求解，求出RGB图像仿射变换到红外图像的仿射矩阵；对采集到的所有RGB图像使用yolov5l目标检测模型进行训练；将无人机捕获到的红外与可见光拼接的视频流裁剪分开，然后把可见光视频流传输到训练好的yolov5l目标检测模型进行检测，判断检测出的目标，如果为部件缺陷则直接标注在图像中，如果为部件目标，则通过仿射矩阵映射到红外图像，判断部件是否存在热缺陷；本发明应用于线路缺陷识别。

本发明授权基于视觉多模态融合的配电线路缺陷智能识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉多模态融合的配电线路缺陷智能识别方法，其特征在于：包括如下步骤： S1：通过无人机设定红外相机和变焦相机在不同远近焦距下采集到的图片，记录下红外相机、变焦相机的焦距信息和对应采集到的图像； S2：对采集到的每组红外图像和RGB图像进行仿射矩阵求解，求出RGB图像仿射变换到红外图像的仿射矩阵； S3：对采集到的所有RGB图像使用yolov5l目标检测模型进行训练，训练种类有两种，一种是输电线路部件，另一种是部件缺陷，将训练好的yolov5l目标检测模型部署到无人机搭载的边缘端设备上； yolov5l目标检测模型在yolov5l基础网络中的每个CSP1_X模块后均插入了CBAM注意力机制模块，将多个不同尺度特征图重要的位置信息传输到FPN+PAN网络结构； yolov5l目标检测模型的Backbone部分的网络结构包括依次连接的第一CBS模块、第二CBS模块、第一CSP1_3模块、第一CBAM模块、第三CBS模块、CSP1_6模块、第二CBAM模块、第四CBS模块、CSP1_9模块、第三CBAM模块、第五CBS模块、第二CSP1_3模块、第四CBAM模块、SPPF模块； S4：将无人机捕获到的红外与可见光拼接的视频流裁剪分开，然后把可见光视频流传输到边缘端设备中训练好的yolov5l目标检测模型进行检测，最后判断检测出的目标，如果为部件缺陷则直接标注在图像中，如果为部件目标，则通过仿射矩阵映射到红外图像，在红外图像标注框中求出最高温度和最低温度，判断上述部件是否存在热缺陷，再标注到图像中。

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国网山西省电力公司吕梁供电公司，其通讯地址为：033000 山西省吕梁市离石区交通路106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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