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龍圖騰網(wǎng)獲悉湖南大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于局部紋理增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的桿塔關(guān)鍵部件缺陷識(shí)別方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115761268B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211488812.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/54；該發(fā)明授權(quán)一種基于局部紋理增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的桿塔關(guān)鍵部件缺陷識(shí)別方法是由毛建旭;易俊飛;王耀南;張輝;曾凱;陶梓銘;鐘杭;劉彩蘋;朱青;劉敏設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-11-25向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于局部紋理增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的桿塔關(guān)鍵部件缺陷識(shí)別方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于局部紋理增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的桿塔關(guān)鍵部件缺陷識(shí)別方法，可以通過(guò)體征提取及紋理增強(qiáng)模塊能夠提取到具備紋理信息的判別性特征，同時(shí)通過(guò)特征融合模塊對(duì)不同分辨率的特征進(jìn)行融合，使得輸出特征同時(shí)具備語(yǔ)義和像素級(jí)信息，最后通過(guò)桿塔部件缺陷識(shí)別模塊對(duì)桿塔關(guān)鍵部件缺陷進(jìn)行識(shí)別并輸出缺陷的定位和置信度。此網(wǎng)絡(luò)可直接應(yīng)用于電力巡檢過(guò)程，對(duì)桿塔的關(guān)鍵部件及缺陷進(jìn)行識(shí)別，具有識(shí)別精度高、泛化能力強(qiáng)的特點(diǎn)，將傳統(tǒng)電力巡檢過(guò)程與前沿的深度學(xué)習(xí)方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行結(jié)合，可以有效地解決傳統(tǒng)人工巡檢效率低、現(xiàn)有檢測(cè)方法效果差的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)桿塔巡檢過(guò)程的智能化和自主化，并在一定程度上能夠保障電力線路的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。

本發(fā)明授權(quán)一種基于局部紋理增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的桿塔關(guān)鍵部件缺陷識(shí)別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于局部紋理增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的桿塔關(guān)鍵部件缺陷識(shí)別方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟： S100：利用無(wú)人機(jī)航拍獲取桿塔圖像數(shù)據(jù)，并通過(guò)Labelme對(duì)桿塔圖像數(shù)據(jù)中的待檢測(cè)部件及缺陷進(jìn)行標(biāo)注生成數(shù)據(jù)集，對(duì)所述數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理； S200：構(gòu)建桿塔關(guān)鍵部件缺陷識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型，所述桿塔關(guān)鍵部件缺陷識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型包括依次連接的特征提取及局部紋理增強(qiáng)模塊、特征融合模塊和桿塔部件缺陷識(shí)別模塊，所述特征提取及局部紋理增強(qiáng)模塊用于提取桿塔部件的多尺度判別性特征并對(duì)所述多尺度判別性特征中的關(guān)鍵部件進(jìn)行紋理特征加強(qiáng)，得到紋理加強(qiáng)后的多尺度判別性特征，所述特征融合模塊用于將所述紋理加強(qiáng)后的多尺度判別性特征進(jìn)行融合，并將融合后的多尺度特征發(fā)送至桿塔部件缺陷識(shí)別模塊進(jìn)行缺陷識(shí)別得到分類結(jié)果和回歸結(jié)果；特征提取及局部紋理增強(qiáng)模塊包括第一殘差塊、第二殘差塊、第三殘差塊、局部紋理增強(qiáng)模塊和第四殘差塊，S200中所述特征提取及局部紋理增強(qiáng)模塊用于提取桿塔部件的多尺度判別性特征并對(duì)所述多尺度判別性特征中的關(guān)鍵部件進(jìn)行紋理特征加強(qiáng)，得到紋理加強(qiáng)后的多尺度判別性特征，包括： S210：將所述預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)的圖片大小統(tǒng)一裁剪為預(yù)設(shè)尺寸大小，依次經(jīng)過(guò)所述第一殘差塊、所述第二殘差塊和所述第三殘差塊后分別得到三個(gè)不同尺度的判別性特征圖C1、C2和C3； S220：所述C2和C3作為局部紋理增強(qiáng)模塊的輸入得到具備紋理細(xì)節(jié)信息的特征圖C4； S230：將所述C4經(jīng)過(guò)所述第四殘差塊得到具備語(yǔ)義信息和紋理細(xì)節(jié)信息的特征圖C5，由此得到具備不同感受野的紋理加強(qiáng)后的多尺度判別性特征C1、C2、C4和C5，其中相鄰尺度之間的分辨率差為2倍； 所述局部紋理增強(qiáng)模塊包括通道紋理增強(qiáng)模塊和鄰域紋理增強(qiáng)模塊，S220包括： S221：將不同分辨率的兩個(gè)特征圖C2和C3進(jìn)行拼接、降維獲得融合特征F； S222：將所述融合特征F輸入至所述通道紋理增強(qiáng)模塊進(jìn)行通道紋理增強(qiáng)，得到通道紋理增強(qiáng)的融合特征； S223：將所述融合特征F輸入至所述鄰域紋理增強(qiáng)模塊進(jìn)行鄰域紋理增強(qiáng)，得到鄰域紋理增強(qiáng)的融合特征； S224：將所述通道紋理增強(qiáng)的融合特征和所述鄰域紋理增強(qiáng)的融合特征進(jìn)行拼接得到具備局部紋理增強(qiáng)的特征圖； S300：根據(jù)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集對(duì)所述桿塔關(guān)鍵部件缺陷識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，采取預(yù)設(shè)的損失函數(shù)、所述分類結(jié)果和回歸結(jié)果對(duì)訓(xùn)練后的桿塔關(guān)鍵部件缺陷識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型計(jì)算損失值，根據(jù)損失值使用梯度下降法反向傳播損失梯度進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)權(quán)重更新，得到訓(xùn)練好的桿塔關(guān)鍵部件缺陷識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型； S400：獲取實(shí)際桿塔圖像，根據(jù)所述訓(xùn)練好的桿塔關(guān)鍵部件缺陷識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)所述實(shí)際桿塔圖像中的桿塔關(guān)鍵部件及其缺陷進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別，得到檢測(cè)結(jié)果。

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