南京航空航天大学张衡获国家专利权
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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于机器学习的高压线数据库建立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：CN118689953B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202410833016.4，技术领域涉及：G06F16/29；该发明授权一种基于机器学习的高压线数据库建立方法是由张衡;高艳辉;陆洋设计研发完成，并于2024-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于机器学习的高压线数据库建立方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的高压线数据库建立方法，包括步骤1，收集卫星影像中的高压线塔，基于目标检测神经网络得到线塔在卫星影像的像素位置；步骤2，通过像素位置计算高压线塔的经纬度；步骤3，检测并提取卫星影像中的高压线塔阴影；步骤4，计算高压线塔的阴影长度，并反演塔高；步骤5，训练图神经网络模型，将高压线塔的经纬度输入训练后的神经网络模型，预测高压线塔之间的连线概率；通过高压线塔的群组特征，将连线概率转化为连线预测结果；步骤6，基于高压线塔的经纬度位置、高压线塔高度以及高压线塔连线关系构建高压线数据库。本发明能够使用机器学习的方法代替大量的人工操作与实地测量，以减少构建高压线数据库的时间。
本发明授权一种基于机器学习的高压线数据库建立方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的高压线数据库建立方法，其特征在于， 步骤1，收集卫星影像中的高压线塔，制作数据集，将数据集输入目标检测神经网络训练，将包含高压线塔的卫星影像输入训练后的目标检测神经网络，得到高压线塔在卫星影像的像素位置； 步骤2，通过高压线塔的像素位置计算得到高压线塔的经纬度； 步骤3，检测并提取卫星影像中的高压线塔阴影； 步骤4，计算高压线塔的阴影长度，通过阴影长度反演塔高； 步骤5，训练图神经网络模型，将高压线塔的经纬度输入训练后的神经网络模型，预测高压线塔之间的连线概率；通过高压线塔的群组特征，将高压线塔之间的连线概率转化为连线预测结果； 步骤6，基于高压线塔的经纬度位置、高压线塔高度以及高压线塔连线关系构建高压线数据库。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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