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龙图腾网获悉华北电力大学(保定)申请的专利一种基于方位推理的输电线路金具图卷积检测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：CN115409776B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202210881028.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于方位推理的输电线路金具图卷积检测方法及系统是由翟永杰;陈年昊;白云山;赵宽;李冰;郭聪彬;王乾铭设计研发完成，并于2022-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于方位推理的输电线路金具图卷积检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于方位推理的输电线路金具图卷积检测方法及系统，所述方法包括如下步骤：基于特征提取网路模型，获得基础特征图；基于方位先验矩阵，对基础特征图进行自适应学习，获得区域方位邻接矩阵；将基础特征图中的基础特征作为节点，将区域方位邻接矩阵作为节点之间的连接关系，构建空间连接图；将空间连接图输入图卷积神经网络进行方位推理，获得增强特征图；将增强特征图级联到基础特征图上；将级联特征图输入全连接层进行金具类型和方位的识别。本发明将方位先验矩阵作为不同金具空间结构的先验知识，构建空间连接图，并设计图卷积神经网络采用方位推理的方式将空间连接图融合进检测和识别的过程中，提升了输电线路金具检测的精度。

本发明授权一种基于方位推理的输电线路金具图卷积检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于方位推理的输电线路金具图卷积检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 将金具航拍图像输入特征提取网路模型，进行特征提取，获得基础特征图； 基于方位先验矩阵，对基础特征图进行自适应学习，获得区域方位邻接矩阵； 将基础特征图中的基础特征作为节点，将区域方位邻接矩阵作为节点之间的连接关系，构建空间连接图； 将空间连接图输入图卷积神经网络进行方位推理，获得增强特征图； 将所述增强特征图级联到所述基础特征图上，得到级联特征图； 将所述级联特征图输入全连接层进行金具类型和方位的识别； 所述基于方位先验矩阵，对基础特征图进行自适应学习，获得区域方位邻接矩阵，之前还包括： 获取已知金具类别和方位的金具航拍图像作为样本，构建样本集； 基于所述样本集，采用如下公式计算类别y相对于类别x在s方位上出现的概率，构建相对类别方位概率图； 其中，PsCy|Cx为类别y相对于类别x在s方位上出现的概率，s∈{0,1,2,3}，0,1,2,3分别为上，下，左，右，x，y＝1,2,3,…,M，M为金具类别的数量；NsCy|Cx为类别y在类别x的s方位上出现的次数，Ns'Cy|Cx为类别y在类别x的s'方位上出现的次数； 利用如下公式计算相对类别方位概率图中任意两个行向量之间的散度，构建所述散度作为元素的方位先验矩阵； 其中，JSRi|Rj表示相对类别方位概率图中第i个行向量与第j个行向量之间的散度，Ri和Rj分别表示相对类别方位概率图中第i个行向量和第j个行向量，DKL·为相对熵计算函数。

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华北电力大学(保定)，其通讯地址为：071003 河北省保定市莲池区永华北大街619号华北电力大学；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”。

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