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龙图腾网恭喜华东理工大学申请的专利基于机器视觉的废旧电力电缆类型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：CN117274681B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202311169356.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于机器视觉的废旧电力电缆类型识别方法及系统是由姚传洪;邓嘉行;赵海涛;姚璐键;彭竞超设计研发完成，并于2023-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的废旧电力电缆类型识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于机器视觉的废旧电力电缆类型识别方法及系统，方法包括：采集电力电缆截面图像，构建电缆截面数据集，标注出所有电缆截面图像，划分电缆截面数据集得到训练集、测试集，数据增强训练集及测试集；构建深度视觉电力电缆截面检测模型；求取深度视觉电力电缆截面检测模型的损失函数，基于训练集，训练深度视觉电力电缆截面检测模型；预处理测试集，以得到模型输入数据，输入模型输入数据至深度视觉电力电缆截面检测模型，获取电缆截面铜芯数目、中心点坐标以及铜芯半径，据以利用搜索算法，在预置电力电缆类型库中，搜索废旧电力电缆所属的类型。本发明解决了类别标签辨认难度大、识别效率低以及智能化程度较低的技术问题。

本发明授权基于机器视觉的废旧电力电缆类型识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于机器视觉的废旧电力电缆类型识别方法，其特征在于，所述方法包括：S1、对废旧电力电缆，采集电力电缆截面图像，构建电缆截面数据集，标注出所有电缆截面图像，按预设比例划分电缆截面数据集，得到训练集、测试集，数据增强训练集及测试集；S2、构建深度视觉电力电缆截面检测模型；S3、求取深度视觉电力电缆截面检测模型的损失函数，基于训练集，训练深度视觉电力电缆截面检测模型；S3包括：S31、根据电力电缆截面图像的真实铜芯数目及热力图矩阵，处理得到热力图损失Lheatmap；S32、根据电力电缆截面图像中，铜芯的预测中心偏移量及实际偏移量，处理得到中心偏移损失Loffset；S33、根据电力电缆截面图像中，铜芯的预测半径及时间半径，处理得到半径损失Lradiu；S34、根据热力图损失、中心偏移损失及半径损失，利用下述逻辑，求取损失函数：Ltotal＝Lheatmap+Loffset+γLradiu式中，γ是缩放系数；S4、预处理测试集，得到模型输入数据，输入模型输入数据至深度视觉电力电缆截面检测模型，获取电缆截面铜芯数目、中心点坐标以及铜芯半径，利用搜索算法，在预置电力电缆类型库中，搜索废旧电力电缆所属类型。

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