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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司广州供电局申请的专利一种输电线路外力破坏的识别告警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：CN114863357B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202210377060.X，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种输电线路外力破坏的识别告警方法及系统是由徐涛;张耿斌;张滔;祁宏昌设计研发完成，并于2022-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种输电线路外力破坏的识别告警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种输电线路外力破坏的识别告警方法及系统，方法为：对输电线路保护区的目标对象进行特征提取和分割得到目标识别结果；对不同电压等级输电线路保护区划定报警区域规则框并进行识别框选，结合目标识别结果生成图像识别告警；获取一段时间内的目标对象行进动作，分析目标对象是否存在趋近行为，利用视频背景提取和帧间差分生成视频分析告警；获取输电线路档距及其通道范围的激光点云模型，进行三维场景重建并与二维图像进行匹配重构获取目标对象，测量并筛选出目标对象与输电线路的最短距离，生成三维点云告警；综合分析结果并执行告警动作；缩短了输电线路外力破坏隐患的排查成本，提高了输电线路短时外力破坏识别效率和告警准确率。

本发明授权一种输电线路外力破坏的识别告警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种输电线路外力破坏的识别告警方法，其特征在于，包括下述步骤： 在摄像机视场范围内，对输电线路保护区的目标对象进行分类，基于目标检测和卷积神经网络对摄像机抓拍图像进行特征提取和分割，得到目标识别结果； 所述目标检测采用YOLOv4目标检测网络结构，使用K-means算法对抓拍图像进行聚类分析；所述卷积神经网络基于Tensorflow和Faster-RCNN网络进行构建，使用分级加权交叉熵作为损失函数对卷积神经网络进行训练，并采用FocalLoss算法优化损失函数；利用卷积神经网络进行两次学习训练，提取目标特征并分割图像，获得目标识别结果； 以摄像机视场范围内的杆塔为中心线，对不同电压等级输电线路保护区划定报警区域并进行识别框选，结合目标识别结果对威胁输电线路的目标对象生成图像识别告警； 所述生成图像识别告警具体为： 在摄像机视场范围内，以输电线路杆塔为中心线，以不同电压等级安全距离为平行线，将两平行线间的垂直区域划定为报警区域； 采用目标检测对不同电压等级输电线路杆塔及保护区进行识别框选，结合目标识别结果，当目标对象进入报警区域时，即对威胁输电线路的目标对象生成图像识别告警； 根据图像识别告警启动实时视频录制，获取一段时间内的目标对象行进动作，提取含目标对象的视频帧图像，结合目标检测分析目标对象是否存在向输电线路趋近的行为，利用视频背景提取和帧间差分生成视频分析告警； 获取输电线路的档距及其通道范围的激光点云三维模型，与摄像机视场范围内的目标进行空间坐标变换对应，实现三维点云场景在二维图像中的对应重建； 根据三维场景中匹配重构输电线路保护区的目标对象及其位置，结合相似三角形原理对目标对象与输电线路进行多方位距离量测，筛选出最短距离并与对应电压等级输电线路安全距离比较，生成三维点云告警； 综合分析图像识别告警、视频分析告警及三维点云告警，相互验证检测输出输电线路外力破坏告警信息，若三者有两者及以上发出告警则立即执行输电线路外力破坏告警动作。

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