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龙图腾网恭喜国电四子王旗光伏发电有限公司申请的专利一种基于视觉图像分析的光伏电站巡检避障处理方法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：CN118052971B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07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：202410043324.7，技术领域涉及：G06V10/24；该发明授权一种基于视觉图像分析的光伏电站巡检避障处理方法及存储介质是由周勇;何晓伟;韩虎虎设计研发完成，并于2024-01-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉图像分析的光伏电站巡检避障处理方法及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视觉图像分析的光伏电站巡检避障处理方法及存储介质，所述方法包括实时获取当前智能巡检机器人的移动信息，并获取智能巡检机器人在连续时间间隔下拍摄的多张巡检图像；基于RGB图像进行分析，得到智能巡检路径上的障碍物及障碍物的属性信息，并根据连续时间间隔的RGB图像进行分析，得到障碍物的运动状态；将RGB图像与深度图像进行对齐后，根据得到的融合图像获取障碍物的位置；根据障碍物的位置及当前智能巡检机器人的位置、以及当前智能巡检机器人的移动速度信息计算获取智能巡检机器人抵达障碍物的位置的时间t；根据障碍物的位置、障碍物的运行状态、时间t计算获取智能巡检机器人抵达障碍物的位置时的避障速度。

本发明授权一种基于视觉图像分析的光伏电站巡检避障处理方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉图像分析的光伏电站巡检避障处理方法，其特征在于，包括如下操作步骤：实时获取当前智能巡检机器人的移动信息，并获取所述智能巡检机器人在连续时间间隔下拍摄的多张巡检图像；所述巡检图像包括RGB图像和深度图像；所述移动信息包括实时位置信息、移动速度信息；基于所述RGB图像进行分析，得到智能巡检路径上的障碍物及所述障碍物的类型，并根据连续时间间隔的RGB图像进行分析，得到所述障碍物的运动状态；将所述RGB图像与所述深度图像进行对齐后，得到融合图像；根据所述融合图像获取所述障碍物的位置；根据所述障碍物的位置及当前智能巡检机器人的移动信息计算获取智能巡检机器人抵达所述障碍物的位置的时间t；根据所述障碍物的位置、障碍物的运行状态、时间t计算获取所述智能巡检机器人抵达所述障碍物的位置时的避障速度；所述运动状态包括静止状态、移动状态；所述将所述RGB图像与所述深度图像进行对齐后，得到融合图像，包括如下操作步骤：对所述RGB图像和所述深度图像分别进行降采样处理，得到所述RGB图像对应的第一图像以及所述深度图像对应的第二图像；对所述第一图像与所述第二图像通过SIFT算法进行特征点提取，分别对应得到多个第一特征点与多个第二特征点；基于所述第一特征点与所述第二特征点进行特征点第一次配准，得到多个第一配准特征点组；基于各个所述第一配准特征点组通过图像块提取操作得到多个图像块组；对各个所述图像块组基于各个图像块组中的特征点建立Delaunay三角网；基于所述Delaunay三角网计算获取变换关系；基于所述变换关系对所述图像块组进行对齐操作，得到对齐后的图像块组；基于所有所述对齐后的图像块组进行融合得到融合图像；所述对所述第一图像与所述第二图像通过SIFT算法进行特征点提取，分别对应得到多个第一特征点与多个第二特征点，包括如下操作步骤：基于所述障碍物及所述障碍物的类型获取所述第一图像中的障碍物图像；对所述障碍物图像通过SIFT算法进行特征值点提取，得到多个第一特征点；获取所述第二图像的各个深度像素点的角度值；根据所述角度值获取所述第二图像对应的第二灰度图像；基于所述第二灰度图像通过SIFT算法进行特征提取，得到多个第二特征点；所述根据所述角度值获取所述第二图像对应的第二灰度图像，包括如下操作步骤：获取所述第二图像中的所有深度像素点及所述深度像素点的深度像素值；根据各个所述深度像素点的深度像素值筛选得到多个目标深度像素点；对各个所述目标深度像素点进行高频噪声滤波处理，得到平滑目标深度像素点；根据所述角度值D及所述平滑目标深度像素点P，计算获取转后平滑深度像素点；所述转后平滑深度像素点Z的计算方式为： 式中，θ像素尺寸，单位为米像素；对所述转后平滑深度像素点进行扩大，得到扩散图像；根据所述深度图像的所有深度像素点与所述扩散图像的所有转后平滑深度像素点进行计算获取差分图像及所述差分图像对应的差分像素值T；根据所述差分像素值T计算获取所述第二图像对应的深度像素点的深度灰度值；根据所有所述深度灰度值获得第二灰度图像。

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