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龙图腾网恭喜国网新疆电力有限公司喀什供电公司;国家电网有限公司申请的专利基于紫外无人机5G云高压线路故障精准定位系统及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：CN113989688B 。

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：202111271501.X，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于紫外无人机5G云高压线路故障精准定位系统及方法是由董继军;庄红山;阿布都艾尼·阿布都克力木;常喜强;冯小萍;许立慧;杨玲;刘长春;冯继强;张涛;曾溢良设计研发完成，并于2021-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于紫外无人机5G云高压线路故障精准定位系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于紫外无人机5G云高压线路故障精准定位系统及方法，解决跳闸后快速恢复供电能力与能源互联网建设不匹配、对重要联络线路精准研判能力不强与战略落地实践服务质量提升支撑不足等客观问题。本发明公开的定位系统包含：‑巡检终端：用于采集线路信息的搭载紫外成像仪的无人机；‑本地工作站：通过数据传输接收巡检终端采集的信息并进行信息处理；‑调度显示终端：通过数据传输接收本地工作站传输的处理后信息并显示；‑站端保信：将变电站保护装置的跳闸保护信息通过数据传输传递给调度显示终端；还包含用于实现上述数据传输的5G基站。

本发明授权基于紫外无人机5G云高压线路故障精准定位系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于紫外无人机5G云高压线路故障精准定位方法，其特征在于，包含如下步骤：（1）获取站端保信的数据：将变电站中保护装置的跳闸保护信息利用5G无线通信传输至调度端，对故障信息进行采集，迅速预判出故障杆塔范围；（2）定位故障点：利用搭载紫外多光谱成像仪的无人机对故障线路进行巡线，并将巡检图像通过5G回传至地面本地工作站，最后利用图像处理、机器学习、信号分析，快速查找出故障点，为调度员处理事故提供故障具体信息；所述步骤（2）具体包含如下流程：S100：搭记忆模型：通过智能检测系统中进行高精度的记忆编码和特征提取，采用基于传统及层次化循环神经网络对紫外多光谱图像进行编码记忆，引入记忆单元上层次化注意力机制，提取目标高精度特征量；S200：析干扰机理：分析抖动、沙尘干扰因素下紫外多光谱成像机理分析，构建面向紫外多光谱图像的视觉成像模型，利用暗通道图像增强技术来完成模糊图像的清晰化；S300：建神经网络：利用特征图提取网络得到对应的特征图，利用区域RPN推荐网络在特征图上生成候选区域RIO，通过RIOAlign层获取固定的特征图尺寸，输入预测网络中，基于类型、边界框、Mask区域维度预测出结果；所述步骤S100中的提取目标高精度特征为基于HOG的特征提取，所述基于HOG的特征提取包含如下流程：方向梯度直方图特征对原始图像进行操作，主要描述一幅图像的轮廓信息，即描述输入图像的局部区域信息，从而统计局部区域的特征向量来描述其表象和形状；HOG特征向量生成的过程为：通过对高压故障线路影像的图像处理算法优选和算法参数定量计算，获得针对高压线路图片的实用性强、精度高的高压线路表面放电点图像处理算法；还包含通过搭造人工智能分类器网络实现所述步骤（2）的流程：基于对FasterR-CNN网络结构的改进，建立MaskR-CNN网络，完成分类和bondingBox的回归，同时还为每个感兴趣区域RIO添加并行分支以进行实例分割，并进行联合训练；所述人工智能分类器的网络框架分为特征图提取网络、区域推荐网络、RIOAlign和预测网络4个部分；首先，图片经过特征图提取网络得到对应的特征图，之后利用区域推荐网络RPN在特征图上生成候选区域RIO，再通过RIOAlign层得到固定的特征图尺寸输入到预测网络中，对类型、边界框、Mask区域进行预测；特征图网络是高压线路故障点检测网络的骨干网络，分为两个阶段，首先对图片进行特征提取，之后对提取后的特征进行融合，输出结果为特征图；MaskR-CNN使用ResNet-101网络进行特征提取，之后使用FPN网络进行特征融合。

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