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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利输电线塔基缺陷识别方法和装置、系统、存储介质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：CN119723366B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411778431.0，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权输电线塔基缺陷识别方法和装置、系统、存储介质是由谢国波;林业恒;陈浩畅;苏庆;林志毅;黄剑锋设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本输电线塔基缺陷识别方法和装置、系统、存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种输电线塔基缺陷识别方法和装置、系统、存储介质，包括：步骤S1、获取输电线路上包含杆塔塔基的遥感影像；步骤S2、对输电线路上包含杆塔塔基的遥感影像进行预处理，并对预处理后的输电线塔基遥感影像数据集进行划分，得到训练集和测试集；步骤S3、根据预处理后的输电线塔基遥感影像数据集，构建输电线塔基缺陷识别网络TBDI‑Net；步骤S4、根据训练集训练输电线塔基缺陷识别网络TBDI‑Net；步骤S5、将测试集输入到训练好的输电线塔基缺陷识别网络TBDI‑Net中，识别输电线路杆塔存在的塔基缺陷目标。采用本发明的技术方案，能够显著提升输电线塔基的排查。

本发明授权输电线塔基缺陷识别方法和装置、系统、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种输电线塔基缺陷识别方法，其特征在于，包括： 步骤S1、获取输电线路上包含杆塔塔基的遥感影像； 步骤S2、对输电线路上包含杆塔塔基的遥感影像进行预处理，并对预处理后的输电线塔基遥感影像数据集进行划分，得到训练集和测试集； 步骤S3、根据预处理后输电线塔基遥感影像数据集，构建输电线塔基缺陷识别网络TBDI-Net；其中，输电线塔基缺陷识别网络TBDI-Net包括：特征金字塔共享卷积、边缘信息特征捕捉模块和基于自适应特征融合单元AFFU的特征自适应双向融合模块； 步骤S4、根据训练集训练输电线塔基缺陷识别网络TBDI-Net； 步骤S5、将测试集输入到训练好的输电线塔基缺陷识别网络TBDI-Net中，识别输电线路杆塔存在的塔基缺陷目标； 其中，步骤S3中，特征金字塔共享卷积的结构为膨胀卷积串行与多残差连接结合的结构；在边缘信息特征捕捉模块内设计双分支结构并行提取不同类型的特征，在第一分支中，通过Sobel三维卷积提取目标影像中存在的像素强度变化，在第二分支中，使用特征金字塔共享卷积拟合多形状与尺度的裂缝细粒度特征信息； 设计特征自适应双向融合模块，具体包括： Step3.3.1：将来自浅层的第一浅层特征图L1和来自深层的第一深层特征图H1输入AFFU：在AFFU中，设输入分别为第一融合特征图X1和第二融合特征图X2，首先，将X1和X2均输入1×1卷积对通道数进行降维，随后依次进行批归一化和ReLU函数运算，分别得到第三融合特征图X3和第四融合特征图X4，将X3和X4继续输入双向融合结构中，得到AFFU的输出第五融合特征图X5，设计特征自适应双向融合模块对应的运算过程函数表达式如下： X3＝ReLUBNC1×1X15 X4＝ReLUBNC1×1X26 X5＝UpSampleX4·X2+UpSampleX3·X1·UpSampleReverseX4 +X27 在式5、6中，ReLU·表示ReLU激活函数，BN·表示批归一化操作，C1×1·表示1×1卷积操作，在式7中，UpSample·表示上采样操作，Reverse·表示反转操作； Step3.3.2：在将L1和H1输入AFFU后即可分别得到第二浅层特征图L2和第二深层特征图H2，将L2和H2沿通道维度进行拼接，得到第一双向融合特征图M1，随后，将M1输入Partial卷积进行运算，经运算后再进行批归一化和ReLU函数运算，得到ABF模块的输出，即第二双向融合特征图M2，设计特征自适应双向融合模块对应的运算过程函数表达式如下： L2＝AFFUL1,H18 H2＝AFFUH1,L19 M1＝ConcatL2,H210 M2＝ReLUBNPartialConvM111 在式89中，AFFU·表示使用AFFU模块对输入进行运算，在式10中，Concat·表示沿通道维度进行拼接操作，在式11中，ReLU·表示ReLU激活函数，BN·表示批归一化操作，PartialConv·表示使用Partial卷积对输入的特征图进行运算； Step3.4：基于特征金字塔共享卷积、边缘信息特征捕捉模块和特征自适应双向融合模块，得到输电线塔基缺陷识别TBDI-Net，用于实现基于遥感影像的输电线塔基缺陷识别。

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