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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于卫星遥感与深度学习的输电塔自动识别与地理定位方法、系统及电子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：CN121259085B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511816161.2，技术领域涉及：G06T7/70；该发明授权基于卫星遥感与深度学习的输电塔自动识别与地理定位方法、系统及电子设备是由刘耀鹏;伍永靖邦;蔡麒霖;曾佳明;陈绍礼;黄骏华;刘一剑设计研发完成，并于2025-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卫星遥感与深度学习的输电塔自动识别与地理定位方法、系统及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于卫星遥感与深度学习的输电塔自动识别与地理定位方法、系统及电子设备。该方法包括：S1、收集包含输电塔的卫星遥感图像，建立样本数据集；S2、基于所述样本数据集，训练深度学习目标检测模型；S3、自动获取目标区域的卫星底图；S4、利用训练好的所述深度学习目标检测模型对所述卫星底图进行批量推理识别，并采用非极大值抑制算法对识别结果去重；S5、将去重后识别出的输电塔在图像中的像素坐标转换为地理经纬度坐标；S6、将所述地理经纬度坐标映射至公开地图底图进行可视化。本发明实现了对输电塔的快速、精准、自动化识别与定位，克服了传统人工巡检效率低下、电网资产盘点困难、可视化地图基座缺少等问题。

本发明授权基于卫星遥感与深度学习的输电塔自动识别与地理定位方法、系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于卫星遥感与深度学习的输电塔自动识别与地理定位方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、收集包含输电塔的卫星遥感图像，建立样本数据集； S2、基于所述样本数据集，训练深度学习目标检测模型； S3、自动获取目标区域的卫星底图； S4、利用训练好的所述深度学习目标检测模型对所述卫星底图进行批量推理识别，并采用非极大值抑制算法对识别结果去重； S5、将去重后识别出的输电塔在图像中的像素坐标转换为地理经纬度坐标； S6、将所述地理经纬度坐标映射至公开地图底图进行可视化； 步骤S3具体包括： 给定目标区域的经纬度范围和缩放级别，通过程序调用地图服务接口，将指定范围的地图切割为多个瓦片并批量下载； 将下载的瓦片从WebMercator投影坐标系转换为WGS84地理坐标系，并对中国地区内的数据执行从GCJ-02坐标系到WGS84坐标系的纠偏； 将所有瓦片按照预设的重叠度进行拼接，生成完整的高分辨率卫星底图，并记录其四至的精确经纬度坐标； 其中，所述缩放级别不低于19级； 步骤S4具体包括： 将获取的卫星底图裁剪为符合模型输入的尺寸，输入到训练好的模型中进行批量推理，得到包含边界框及置信度的识别结果； 采用非极大值抑制算法对全部检测结果进行去重处理，为每个输电塔保留一个最优检测结果； 其中，设置非极大值抑制算法的置信度阈值为0.5，IOU阈值为0.45。

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