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龙图腾网获悉成都优艾维智能科技有限责任公司申请的专利一种基于无人机电力巡检红外缺陷判定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：CN116297680B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202310335646.4，技术领域涉及：G01N25/72；该发明授权一种基于无人机电力巡检红外缺陷判定方法是由杨天成;高兴旺;陈俊杰;杨朋;颜意;袁文吉;郑晨睿设计研发完成，并于2023-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无人机电力巡检红外缺陷判定方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于无人机电力巡检红外缺陷判定方法,包括以下步骤：S1.利用无人机搭载红外相机，按照巡检路线进行红外照片拍摄，同时记录红外照片对应的拍摄信息，传输给处理器；S2.处理器以该红外照片对应的杆塔编号和点位编号对红外照片进行命名，进行分类后保存至无人机存储卡，并保存每一张红外照片的拍摄信息和存储地址；S3.在无人机巡检完成后，将无人机存储卡中保存的信息上传到后台服务器；S4.后台服务器根据上传信息，对每一张红外照片进行缺陷判定。本发明对无人机采集的红外照片，根据环境温度、正常温度照片和点位温度，转换成巡检点位的相对温差和绝对温差，来判断缺陷，降低了发生缺陷误判的可能性，提高了判定的准确率。

本发明授权一种基于无人机电力巡检红外缺陷判定方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机电力巡检红外缺陷判定方法，其特征在于：包括以下步骤： S1.利用无人机搭载红外相机，按照巡检路线进行红外照片拍摄，在拍摄每一张红外照片时，记录红外照片对应的拍摄信息，将红外照片和拍摄信息传输给无人机搭载的处理器； S2.对于接收到的红外照片，无人机搭载的处理器以该红外照片对应的杆塔编号和点位编号对红外照片进行命名，对命名红外照片按照杆塔进行分类后保存至无人机存储卡，并在无人机存储卡中保存每一张红外照片的拍摄信息和存储地址； S3.在无人机巡检完成后，将无人机存储卡中保存的信息上传到后台服务器； S4.后台服务器根据上传信息，对每一张红外照片进行缺陷判定： S401.选择任一张红外照片，对红外照片中的巡检点位所在的区域进行框选作为测温区域，然后对测温区域内每一个像素点提取温度值，并获取测温区域中的最高温、最低温和平均温度； S402.对于选择的红外照片，计算巡检点位的相对温差、绝对温差和热值； 所述步骤S402包括： 1设T_env表示当前红外照片拍摄时的环境温度，T_MIN表示主巡检点位框选区域内像素点的最低温，T_MAX主巡检点位框选区域内像素点的最高温，T_AVE表示主巡检点位框选区域内像素点的平均温度；minOfMaxs表示当前红外照片所有框选区域中最高温的最小值，minOfAves表示当前红外照片所有框选区域中平均温度中的最小值，minOfMins表示当前红外照片所有框选区域中最低温的最小值，maxOfMaxs表示当前红外照片所有框选区域中最高温的最大值，T表示热值，等于T_MAX，aT表示绝对温差，rT表示相对温差，T_ZC表示预先设定的正常温度； 2计算绝对温差aT和相对温差rT： 计算单标签绝对温差slatd＝T_MAX-T_MIN，即不考虑周边巡检点位和环境影响的绝对温差； 计算多标签绝对温差mlatd＝T_MAX-minOfMax，即考虑周边巡检点位最高温度影响的绝对温差； 单标签相对温差slrtd＝T_MAX-T_MINT_MAX-T_env，即考虑受环境温度影响的相对温差； 多标签相对温差mlrtd＝T_MAX-T_ZCT_MAX-T_env，即考虑受环境温度和正常温度影响的相对温差； 其中，相对温差rT由单标签相对温差slrtd、多标签相对温差mlrtd构成； 绝对温差aT由单标签绝对温差slatd、多标签绝对温差mlatd构成； S403.设定红外缺陷等级，并根据相对温差、绝对温差和热值进行红外照片缺陷判定； S404.对于每一张红外照片，重复执行步骤S401～S403，完成所有红外照片的缺陷判定。

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