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龙图腾网获悉福州大学申请的专利一种基于帧间关联学习的输电线路异物检测方法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：CN115294480B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202211030529.9，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于帧间关联学习的输电线路异物检测方法是由陈静;张威;江灏;缪希仁设计研发完成，并于2022-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于帧间关联学习的输电线路异物检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于帧间关联学习的输电线路异物检测方法，包括以下方法，方法一、通过图像特征，配准无异物架空输电线路的巡检模板视频帧与待检测输电线路视频帧；方法二、将配准的视频帧通过帧间差异辨识，检测出与无异物巡检视频之间的差异确定出输电线路的静态异物，再利用图像注意力机制，建立出异物的通道信息特征，使检测模型集中于异物的特征提取；方法三、在单次巡检的视频中利用单个视频的帧间关联的特性，采用运动目标检测方法，检测出视频中运动的异物；本发明通过基于帧间关联学习的输电线路异物检测方法，综合考虑静态和动态的异物检测结果，使架空输电线路异物检测符合真实应用场景。

本发明授权一种基于帧间关联学习的输电线路异物检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于帧间关联学习的输电线路异物检测方法，其特征在于：包括以下方法， 步骤一、通过图像特征，配准无异物架空输电线路的巡检模板视频帧与待检测输电线路视频帧； 步骤二、将配准的视频帧通过帧间差异辨识，检测出与无异物巡检视频之间的差异确定出输电线路的静态异物，再利用图像注意力机制，建立出异物的通道信息特征，使检测模型集中于异物的特征提取； 步骤三、在单次巡检的视频中利用单个视频的帧间关联的特性，采用运动目标检测方法，检测出视频中运动的异物； 所述检测方法的具体内容包括以下步骤； 步骤S1、通过无人机机载摄像头对指定巡检区域进行多次影像采集； 步骤S2、将步骤S1同一个位置多次拍摄的图像，分为无异物悬挂的模板视频，和未知是否有无异物的视频，把未知是否有无异物的视频作为待检测视频，将同一位置拍摄的模板视频和待检测视频作为用于配准的视频对； 步骤S3、制作数据集，具体为：将巡检视频每秒提取一帧用于制作巡检实例分割的图像训练数据，同样的将模板视频提取出来的图像与待检测视频提取出来的图像，分别一一配对为用于配准的图像对； 步骤S4、将输电线路采集的所有图像中可能悬挂异物的区域，按杆塔区域和线路区域进行分类，并按分类来标注其像素类别，将可能悬挂异物的区域部分的图像数据分为训练集和验证集； 步骤S5、初始化实例分割模型参数，即YOLACT实例分割模型，并利用步骤S4标注的训练集数据对模型进行训练； 步骤S6、利用步骤S4标注的验证集对模型进行验证，在达到期望数值时固化巡检图像输电线路的YOLACT实例分割模型； 步骤S7、将步骤S2位于同一个位置的图像对送入YOLACT实例分割模型，得到杆塔区域和线路区域的位置； 步骤S8、对步骤S7结果进行图像形态学处理，以提升图像配准的准确度，进而提升输电线路的异物检测效果； 步骤S9、建立架空输电线的图像配准框架，采用特征点提取算法，匹配特征点算法，滤除外点算法，将图像对中相同物体匹配出来，将并映射到相同的空间位置上，完成图像对的配准； 步骤S10、图像对完成匹配后，切片为相同大小的子图对，对切片后的子图再次进行步骤S9的图像配准，将每个子图对映射到相同的空间位置； 步骤S11、利用卷积神经网络提取图像配准框架图像，去掉每一层的降采样操作，并在最后两个卷积层上采用扩张卷积操作将图像特征采样到256×256特征图上； 步骤S12、将步骤S10得到的子图对的结果，输入到步骤S11的卷积神经网络，分别提取出子图对的256×256大小特征图； 步骤S13、搭建注意力机制模块，用来建立图像特征的权重，让网络模型更加关注对结果影响比较大的特征，具体为：对步骤S12提取的256×256×512大小的特征图进行全局平均池化操作将特征图转化为1×1×512，选取合适大小的卷积操作参数，进行一维卷积计算后保持输出的维度为1×1×512，再经过Sigmoid计算后得到带有通道注意力信息的权重； 一维卷积输出的维度计算公式如下： 式中n为图像的大小，p为填充的元素边框与元素内容之间的空间，f为卷积核大小，s为卷积步距； Sigmoid计算公式如下： 步骤S14、将步骤S12通过卷积神经网络，提取出的子图对特征图，将特征图送入注意力机制模块，得到携带权重信息的子图对特征图； 步骤S15、计算步骤S14携带权重信息的子图对特征图相对应位置的距离，根据距离判断是否存在异物，并确认静态异物的位置； 步骤S16、经过上述静态异物的检测后，利用运动目标检测方法，对巡检视频中漂浮的动态异物的进行检测； 步骤S17、综合步骤S11至步骤S15的静态异物检测和步骤S16动态异物检测，融合两个判断的结果，进一步提升判断的准确率。

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