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龙图腾网获悉贵州电网有限责任公司申请的专利基于图像分析的输电线路耐张线夹缺陷分析方法、系统、设备及介质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：CN121214239B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511773676.9，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于图像分析的输电线路耐张线夹缺陷分析方法、系统、设备及介质是由曾宪武;尤明洋;刘力皓;秦袁;王先锋;田地;李生福;简蓓;白洁;官涵宇;曾宪龙;唐猛;沙梦华;严莉;曾稳植;胡晓晨;何璇;吴雪冬;黄家瑞;蔡馨雅设计研发完成，并于2025-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像分析的输电线路耐张线夹缺陷分析方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及缺陷检测技术领域，公开基于图像分析的输电线路耐张线夹缺陷分析方法、系统、设备及介质，包括采用多视角、多光谱成像设备获取多维图像数据；构建特征提取架构进行特征提取；构建强化学习模型实现分析决策；构建包含多个预测头的目标检测筛查模型，采用锚框生成策略和非极大值抑制算法对分析后的图像特征进行缺陷目标检测与定位；通过构建基于耐张线夹缺陷类型特征数据库和分类决策树的分类评估架构，对检测到的缺陷目标进行类别判定和严重程度评估；将缺陷分析结果以预设的数据格式和存储策略进行输出并存储。本发明克服传统方法对复杂缺陷特征提取不足、决策机制僵化的问题，全面提升对耐张线夹缺陷的检测能力与运维效率。

本发明授权基于图像分析的输电线路耐张线夹缺陷分析方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.基于图像分析的输电线路耐张线夹缺陷分析方法，其特征在于，包括： 采用多视角、多光谱成像设备以预设的空间阵列布局和光谱响应波段组合，对输电线路耐张线夹进行图像信息采集，获取多维图像数据； 构建特征提取架构，利用卷积核参数组合与池化策略对所述多维图像数据进行特征提取； 基于改进的深度网络结构，结合耐张线夹的材质属性、结构尺寸参数，构建强化学习模型，并通过神经网络权重更新机制和经验回放策略对提取的图像特征进行分析与决策； 根据耐张线夹的尺寸规格、安装角度参数，构建包含多个预测头的目标检测筛查模型，采用锚框生成策略和非极大值抑制算法对分析后的图像特征进行缺陷目标检测与定位； 通过构建基于耐张线夹缺陷类型特征数据库和分类决策树的分类评估架构，对检测到的缺陷目标进行类别判定和严重程度评估，得到缺陷分析结果； 将所述缺陷分析结果以预设的数据格式和存储策略进行输出并存储； 所述构建强化学习模型包括： 基于改进的深度网络结构，结合耐张线夹的材质属性、结构尺寸参数，定义状态空间、动作空间及奖励函数； 构建的状态空间S为：，其中，表示第个特征维度的第个量化等级状态，为耐张线夹图像特征维度数量，根据耐张线夹的结构复杂度和图像采集分辨率确定；为特征值量化等级数量，由耐张线夹参数的精度要求和数据处理能力决定； 构建的动作空间A基于耐张线夹的缺陷检测需求和系统处理能力构建，包含一系列针对图像特征分析的决策动作； 构建的奖励函数为：，其中，为奖励因子数量，根据耐张线夹缺陷类型和检测目标设定；为奖励因子的权重，依据耐张线夹参数对缺陷检测的重要程度确定；为在状态下执行动作时奖励因子对应的奖励值； 利用历史耐张线夹图像数据及缺陷标注数据对所述改进的深度网络结构进行训练，并在训练过程中通过不断地让网络与环境进行交互，即输入提取的图像特征，执行动作，获取奖励反馈，根据奖励函数采用梯度下降法更新神经网络的权重参数； 所述进行缺陷目标检测与定位时的数据传输优化表示为： ； 其中，为数据传输时间，为传输效率调节系数，根据系统硬件性能和网络环境确定；为特征数据量，由耐张线夹图像的分辨率和特征提取维度决定；为数据传输带宽；为传输任务数量，根据耐张线夹缺陷检测的实时性要求和系统处理能力确定；为并行传输通道数量，依据系统硬件配置和耐张线夹图像数据特点设定，表示单个任务的传输时间。

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