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龙图腾网获悉北京励图锐新科技有限公司;中国南方电网有限责任公司超高压输电公司申请的专利图像处理方法、系统及在封闭式换流站无人车巡检的应用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：CN119888634B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510369090.X，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权图像处理方法、系统及在封闭式换流站无人车巡检的应用是由潘正义;邵俊人;王宁;乔柱桥;文星;黄振林;赵刘琦;高雪飞;朱金惟;张宇恒;邱天乙;冯子焰设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像处理方法、系统及在封闭式换流站无人车巡检的应用在说明书摘要公布了：本申请涉及智能图像处理技术领域，具体地公开了一种图像处理方法、系统及在封闭式换流站无人车巡检的应用，通过红外热成像仪和可见光相机同步采集目标设备的彩色图像与热图像，并利用基于深度学习的图像处理技术对目标设备的彩色图像进行材质识别，以得到设备材质分布概率图。将设备材质分布概率图与目标设备的热图像进行空间配准，采用材质导热系数校正算法对热图像中的原始温度值进行像素级补偿，基于校正后的设备温度分布图进行发热点检测，并当检测到温度异常区域时自动生成告警提示信号。本申请通过智能化的图像处理，能够实现对封闭式换流站内设备的自动化巡检和故障预警，提高巡检效率和准确性，降低运维成本，保障电网的安全稳定运行。

本发明授权图像处理方法、系统及在封闭式换流站无人车巡检的应用在权利要求书中公布了：1.一种封闭式换流站无人车自主巡检方法，其特征在于，包括： 接收由红外热成像仪和可见光相机采集的目标设备的彩色图像和热图像； 将所述目标设备的彩色图像输入训练完成的材质识别模型以得到设备材质分布概率图，其中，所述材质识别模型用于对所述目标设备的彩色图像进行图像特征级显性增强，并根据增强后的图像特征进行材质类别识别以得到所述设备材质分布概率图； 对所述设备材质分布概率图与所述目标设备的热图像进行配准，并基于所述设备材质分布概率图对所述热图像中的各个像素的原始温度值进行补偿校正以得到设备温度分布图； 基于所述设备温度分布图对所述目标设备进行发热点检测以得到发热点检测结果； 响应于所述发热点检测结果为存在温度异常区域，生成温度异常告警提示信号； 其中，将所述目标设备的彩色图像输入训练完成的材质识别模型以得到设备材质分布概率图，包括： 从所述目标设备的彩色图像提取图像特征以得到目标设备表面状态特征编码特征图； 对所述目标设备表面状态特征编码特征图进行基于空间‑语义协同约束的图像特征增强以得到目标设备表面状态特征强化编码特征图； 基于所述目标设备表面状态特征强化编码特征图进行材质类别识别以得到所述设备材质分布概率图； 其中，对所述目标设备表面状态特征编码特征图进行基于空间‑语义协同约束的图像特征增强以得到目标设备表面状态特征强化编码特征图，包括： 从所述目标设备表面状态特征编码特征图提取第i,j像素位置的通道特征向量作为目标设备表面状态待增强通道特征向量； 基于所述目标设备表面状态特征编码特征图，对所述目标设备表面状态待增强通道特征向量进行空间‑语义双域信息补偿编码以得到目标设备表面状态待增强通道特征增强分量隐性编码向量，包括：基于目标设备表面状态待增强通道特征空间调制矩阵和目标设备表面状态待增强通道特征语义关联编码矩阵的集合，对所述目标设备表面状态待增强通道特征向量进行信息补偿显性建模调制以得到所述目标设备表面状态待增强通道特征增强分量隐性编码向量； 其中，将待调制的目标设备表面状态待增强通道信息补偿编码向量作为调制场密度分布，作为一级掩码调制单元的所述目标设备表面状态待增强通道特征语义关联编码矩阵的集合中的各个目标设备表面状态待增强通道特征语义关联编码矩阵被视为规范场，作为二级掩码调制单元的目标设备表面状态待增强通道特征空间调制矩阵被视为协变场，在协变场用于处理弯曲空间，规范场用于密度结构下的导数级空间几何度规的情况下，首先约束规范变换不变，再约束协变变换不变，利用场空间内的普通偏导数形式来进行场相互作用的强弱耦合； 融合所述目标设备表面状态待增强通道特征增强分量隐性编码向量和所述目标设备表面状态待增强通道特征向量以得到增强目标设备表面状态通道特征向量，其中，所述增强目标设备表面状态通道特征向量为所述目标设备表面状态特征强化编码特征图的像素位置i,j的通道特征向量。

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北京励图锐新科技有限公司;中国南方电网有限责任公司超高压输电公司，其通讯地址为：100000 北京市平谷区中关村科技园区平谷园平谷北街19号西二层7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”。