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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种基于高光谱图像的绝缘子污秽程度可视化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：CN115953425B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202310102890.6，技术领域涉及：G06T7/136；该发明授权一种基于高光谱图像的绝缘子污秽程度可视化方法是由吴广宁;查红原;郭裕钧;张血琴;肖嵩;高国强;李春茂设计研发完成，并于2023-02-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高光谱图像的绝缘子污秽程度可视化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于高光谱图像的绝缘子污秽程度可视化方法，包括S1、将自然积污的复合绝缘子盘面进行区域划分，并对其进行高光谱图像采集；S2、对高光谱全波段图像进行数据处理，并从高光谱数据包含的波段中提取若干个特征波长；S3、构建图像灰度值和污秽程度的对应关系；S4、根据灰度阈值划分复合绝缘子盘面不同污秽程度区域，并计算各个污秽程度区域面积占比；S5、将不同污秽程度区域的图像进行叠加，并采用颜色区分绝缘子盘面的污秽程度。本发明利用高光谱的图谱数据能够更准确更高效地实现绝缘子表面污秽情况的检测，为绝缘子清洁工作提供了指引，提高了输电线路运行的可靠性与安全性。

本发明授权一种基于高光谱图像的绝缘子污秽程度可视化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高光谱图像的绝缘子污秽程度可视化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、将自然积污的复合绝缘子盘面划分为若干个面积相等的扇形区域，对复合绝缘子盘面进行高光谱图像采集，获取得到复合绝缘子盘面的高光谱全波段图像，并清洗各个扇形区域以获取其实际污秽程度； S2、对高光谱全波段图像进行数据降维处理，并从高光谱数据包含的波段中提取得到若干个特征波长； S3、计算各个特征波长对应的扇形区域的灰度值平均值，基于该灰度值平均值、采用随机森林算法选取最优特征波长，以构建图像灰度值和污秽程度的对应关系，并计算得到污秽程度的灰度阈值；所述步骤S3具体包括： S3.1、计算各个特征波长下各子扇形区域的灰度值的平均值； S3.2、获取M个区域的实际污秽程度和M个区域分别在N个特征波长下的灰度值平均值，得到M组向量，每组向量由N个灰度值平均值数据和对应的实际污秽程度组成，其中，污秽程度I、污秽程度II、污秽程度III、污秽程度IV分别记为C1、C2、C3、C4； S3.3、将M组向量作为随机森林模型的输入，设定决策树数目为100，测试集占比为20%，对随机森林分类模型进行训练； S3.4、利用袋外数据计算随机森林模型的预测错误率，得到袋外数据误差，记为OOBerr1； S3.5、对袋外数据所有样本的特定特征加入噪声干扰，即随机改变样本在该特征波长处的值，再次计算袋外误差，记为OOBerr2； S3.6、根据OOBerr1和OOBerr2，计算被干扰特征波长的重要性P； 其中，为随机森林中决策树数目； S3.7、分别计算C1、C2、C3和C4在其重要性最强的特征下的灰度值平均值的均值，并将计算所得的四个均值分别作为污秽程度I、污秽程度II、污秽程度III和污秽程度IV的灰度阈值； S4、根据灰度阈值划分复合绝缘子盘面不同污秽程度区域，并计算各个污秽程度区域面积占比； S5、将不同污秽程度区域的图像进行叠加，并采用颜色区分绝缘子盘面的污秽程度。

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