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龙图腾网获悉华雁智能科技(集团)股份有限公司申请的专利一种配网杆塔风险评估方法、装置、设备及存储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：CN119624142B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202510157743.8，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种配网杆塔风险评估方法、装置、设备及存储介质是由刘洪;陈尚良;罗美容;冯宇;陈明芽设计研发完成，并于2025-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种配网杆塔风险评估方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种配网杆塔风险评估方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：利用改进的Yolov9‑c识别模型对配网杆塔的原始图像进行识别，得到杆塔杆基区域矩形框、杆塔缺陷区域矩形框、环境隐患区域掩模；采用预设缺陷优先级策略确定配网杆塔的缺陷状态；采用预设隐患指标计算规则确定配网杆塔的环境隐患类型及其影响程度；根据配网杆塔的缺陷状态、环境隐患类型与影响程度，对配网杆塔进行风险评估，得到配网杆塔的风险提示与风险告警。本申请利用深度学习算法、预设缺陷优先级策略与预设隐患指标计算规则，综合进行配网杆塔的风险评估，提高了准确性和效率。

本发明授权一种配网杆塔风险评估方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种配网杆塔风险评估方法，其特征在于，所述方法包括：获取配网杆塔的原始图像，利用改进的Yolov9-c识别模型对所述原始图像进行识别，得到所述配网杆塔的杆塔杆基区域矩形框、杆塔缺陷区域矩形框、环境隐患区域掩模；采用预设缺陷优先级策略确定所述配网杆塔的缺陷状态；采用预设隐患指标计算规则确定所述配网杆塔的环境隐患类型及其影响程度；根据所述配网杆塔的缺陷状态、环境隐患类型与影响程度，对所述配网杆塔进行风险评估，得到所述配网杆塔的风险提示与风险告警；其中，所述改进的Yolov9-c识别模型包括骨干网络、特征金字塔网络与解耦头，所述特征金字塔网络包括第一自注意力卷积模块、第二自注意力卷积模块、第一卷积模块与第二卷积模块，所述解耦头包括目标检测模块与实例分割模块，所述利用改进的Yolov9-c识别模型对所述原始图像进行识别，得到所述配网杆塔的杆塔杆基区域矩形框、杆塔缺陷区域矩形框、环境隐患区域掩模，包括：将所述原始图像输入所述骨干网络，得到第一层特征图、第二层特征图与第三层特征图；将所述第三层特征图与所述第二层特征图输入所述第一自注意力卷积模块，得到第一自注意力卷积特征图，并将所述第一自注意力卷积特征图与所述第二层特征图进行级联，得到第一融合图；将所述第一融合图与所述第一层特征图输入所述第二自注意力卷积模块，得到第二自注意力卷积特征图，并将所述第二自注意力卷积特征图与所述第一层特征图进行级联，得到第二融合图；将所述第二融合图输入所述第一卷积模块，得到第一特征图，并将所述第一特征图与所述第一融合图进行级联，得到第三融合图；将所述第三融合图输入所述第二卷积模块，得到第二特征图，并将所述第二特征图与所述第三层特征图进行级联，得到第四融合图；将所述第二融合图、所述第三融合图与所述第四融合图输入所述目标检测模块，得到所述配网杆塔的杆塔杆基区域矩形框与杆塔缺陷区域矩形框；将所述第二融合图、所述第三融合图与所述第四融合图输入所述实例分割模块，得到所述配网杆塔的环境隐患区域掩模；其中，所述将所述第三层特征图与所述第二层特征图输入所述第一自注意力卷积模块，得到第一自注意力卷积特征图，包括：将所述第二层特征图分别进行两次1×1卷积，分别得到第一投影矩阵与第二投影矩阵；将所述第一投影矩阵与所述第二投影矩阵进行相似度匹配，得到相似度匹配矩阵，并将所述相似度匹配矩阵通过激活函数进行处理，得到注意力加权矩阵；将所述第三层特征图依次进行1×1卷积与上采样，得到上采样特征图，将所述上采样特征图进行1×1卷积，得到投影矩阵；将所述投影矩阵与所述注意力加权矩阵进行矩阵乘积运算，得到所述第一自注意力卷积特征图。

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