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龙图腾网获悉联通(江西)产业互联网有限公司申请的专利一种现场布线方案的智能检测方法、装置及设备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：CN121280432B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511841461.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种现场布线方案的智能检测方法、装置及设备是由王艳;曾志强;桂贤梁;杨程;段裕美;谢应宏;李仲亮设计研发完成，并于2025-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种现场布线方案的智能检测方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及图像去噪技术领域，提出了一种现场布线方案的智能检测方法、装置及设备，包括：从不同视角采集布线视频，逐帧提取不同视角的布线图像；标记目标像素点，提取目标像素点的线性特征值、弯曲特征值和散乱特征值，计算目标像素点的异常布线特征值，识别布线图像中的显著像素点；计算显著像素点的复杂度和调整阈值，对不是显著像素点的像素点的调整阈值赋值，根据调整阈值对布线图像去噪，获取所有视角的去噪的布线图像；对去噪的布线图像进行图像修复、反光抑制和运动补偿，提取去噪的布线图像的特征并完成现场布线方案的检测。本发明可提升布线方案检测的准确性和稳定性。

本发明授权一种现场布线方案的智能检测方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种现场布线方案的智能检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 从不同视角采集布线视频，逐帧提取不同视角的布线图像； 将布线图像中任意一个像素点记为目标像素点，根据目标像素点与相邻像素点的梯度方向差异，分别提取目标像素点的线性特征值和弯曲特征值，根据目标像素点与相邻像素点的灰度分布，提取目标像素点的散乱特征值，结合线性特征值和弯曲特征值，计算目标像素点的异常布线特征值，根据同一布线图像中所有像素点之间的异常布线特征值之间的差异和像素点之间的空间距离，识别出布线图像中所有显著像素点； 根据所有不同视角的布线图像中所有显著像素点，以及与显著像素点位置相同的像素点的线性特征值、弯曲特征值和散乱特征值，分别计算每一视角的每一显著像素点的复杂度，根据显著像素点的复杂度计算显著像素点的调整阈值，并对其他不是显著像素点的像素点的调整阈值赋值，根据调整阈值对布线图像去噪，获取所有视角的去噪的布线图像； 对去噪的布线图像进行图像修复、反光抑制和运动补偿，提取去噪的布线图像的特征并完成现场布线方案的检测； 所述每一视角的每一显著像素点的复杂度的具体计算为： 将布线图像中像素点的线性特征值、弯曲特征值和散乱特征值依次排列组成的向量，记为像素点的特征向量； 将两个不同视角的布线图像分别记为第一布线图像和第二布线图像，将第一布线图像中任意一个显著像素点记为目标显著像素点，将第二布线图像中与目标显著像素点坐标相同的像素点和目标显著像素点的特征向量的相似度，记为第一布线图像和第二布线图像确定的目标显著像素点的特征相似度；将第一布线图像和其他所有视角的布线图像确定的目标显著像素点的特征相似度的均值，记为第一布线图像中目标显著像素点的平均特征相似度；根据第一布线图像中所有显著像素点的平均特征相似度，建立第一布线图像的平均特征相似度序列；将第一布线图像和第二布线图像的平均特征相似度序列的DTW距离，记为第一布线图像和第二布线图像的第一距离； 将第一布线图像和第二布线图像的平均特征相似度序列中对应目标显著像素点的平均特征相似度剔除，分别获取第一剔除布线序列和第二剔除布线序列，将第一剔除布线序列和第二剔除布线序列的DTW距离，记为第一布线图像和第二布线图像的第二距离，将第一布线图像和第二布线图像的第一距离与第二距离的差值的绝对值，记为第一布线图像和第二布线图像的第三距离； 将第一距离与第三距离的均值的归一化值，记为由第一布线图像和第二布线图像确定的目标显著像素点的特征复杂度；将第一布线图像和所有不同视角的布线图像确定的目标显著像素点的特征复杂度的均值，记为目标显著像素点的复杂度。

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