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龙图腾网获悉国网河北省电力有限公司衡水供电分公司;国家电网有限公司申请的专利电力线路缺陷库构建方法及系统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：CN115422150B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202210952484.4，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权电力线路缺陷库构建方法及系统是由李宁;程旭;梁河雷;卢景才;刘兆威;高冰;张康;田志;朱文才;侯乃谦设计研发完成，并于2022-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本电力线路缺陷库构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电力线维护技术领域，尤其涉及一种电力线路缺陷库构建方法及系统，本发明方法首先获取多个图片集，图片集包括有多个表征同一电力线路状态的图片；再将多个特征集以及扩充模型生成的多个特征送入到分类模型中，根据所述分类模型的输出调整所述扩充模型的参数，直至所述分类模型的分类结果低于阈值；接着，通过所述扩充模型生成多个扩充特征；最后，将所述多个扩充特征送入到所述分类模型中，根据所述分类模型的分类结果，将所述多个扩充特征加入到所述多个特征集。本发明实施方式通过较为少量的缺陷图片样本，生成较为大量的缺陷特征库，需要的缺陷图片样本少，生成的缺陷样本多，减轻了构建缺陷库的工作量。

本发明授权电力线路缺陷库构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种电力线路缺陷库构建方法，其特征在于，包括： 获取多个图片集，其中，图片集包括有多个表征同一电力线路状态的图片； 根据多个图片集提取生成多个特征集，并将多个特征集以及扩充模型生成的多个特征送入到分类模型中，根据所述分类模型的输出调整所述扩充模型的参数，直至所述分类模型的分类结果符合预定条件； 通过所述扩充模型生成多个扩充特征； 将所述多个扩充特征送入到所述分类模型中，根据所述分类模型的分类结果，将所述多个扩充特征加入到所述多个特征集； 其中，所述分类模型基于神经网络模型进行构建，包括：第一输入层、第一隐含层以及第一输出层，所述分类模型基于所述多个图片集进行训练，以达到预期的分类准确度；所述分类模型的训练过程包括： 对所述多个图片集进行特征提取，获得多个特征集，其中，所述多个特征集与所述多个图片集相对应，所述多个图片集包括至少一个表征无电力线路缺陷的图片集； 将所述多个特征集中的特征分别输入到分类模型中，获取所述分类模型的多个输出值； 根据所述多个输出值以及所述多个特征集所表征的电力线路缺陷，对所述分类模型的参数进行调整，直至所述分类模型可以根据所述多个特征集中的特征确定电力线路的缺陷； 其中，所述分类模型用于分类出无缺陷状态以及多种缺陷状态；所述将多个特征集以及扩充模型生成的多个特征送入到分类模型中，根据所述分类模型的输出调整所述扩充模型的参数，直至所述分类模型的分类结果符合预定条件，包括： 构建扩充模型，其中，所述扩充模型基于神经网络模型构建，包括：第二输入层、第二隐含层以及第二输出层，其中，第二输出层设有多个输出节点，所述多个输出节点用于输出数列中的多个元素； 随机数生成步骤：随机生成多个输入数列； 将所述多个输入数列输入到所述扩充模型中，获取多个输出数列； 将所述多个输出数列以及所述多个特征集中的特征，分别输入到所述分类模型中，获取所述分类模型分类结果中无缺陷状态的数量； 若所述无缺陷状态的数量超过阈值，则调整所述扩充模型的参数，并跳转至所述随机数生成步骤； 其中，在所述根据多个图片集提取生成多个特征集之前，包括： 对于多个图片集中的每个图片，执行如下步骤： 将图片去色，获取灰度图； 按照预定顺序提取灰度图中多个像素的数值，获得图片数列； 将所述图片数列中的多个数值，按照第三公式进行归一化处理，所述第三公式为： 式中，为图片数列归一化后第j个元素，为图片数列归一化前第j个元素，为图片数列中归一化前最小的元素，为图片数列中归一化前最大的元素。

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