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龙图腾网恭喜江苏电力信息技术有限公司申请的专利一种输电线路下破损农业大棚的自动化识别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：CN119380340B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411944788.1，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权一种输电线路下破损农业大棚的自动化识别方法是由凌进;栾宁;高超;吴奇伟;杜森;施文波;陈咏秋;姜明设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种输电线路下破损农业大棚的自动化识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种输电线路下破损农业大棚的自动化识别方法，该方法通过对多样化的输电线路下的场景图像进行标注，由此形成数据集并对破损农业大棚识别模型进行训练，解决传统人工巡检的诸多弊端，实现了对农业大棚破损情况的快速响应和及时告警，有效提升了电力设施的安全性和维护效率，具有重要的应用价值和推广前景。

本发明授权一种输电线路下破损农业大棚的自动化识别方法在权利要求书中公布了：1.一种输电线路下破损农业大棚的自动化识别方法，其特征在于，包括：步骤1）获取多样化的输电线路下的场景图像；步骤2）基于微调后的SAM大模型对所述场景图像进行预标注，在所述场景图像中生成对应不同类别目标的mask标注，并获取疑似存在农业大棚目标的场景图像及其对应的mask标注；步骤3）将所述疑似存在农业大棚目标的场景图像中农业大棚目标的mask标注转换成目标检测矩形框标注，并人工复核农业大棚目标的目标检测矩形框标注；基于具有农业大棚目标的目标检测矩形框标注的场景图像，构建训练数据集；步骤4）构建破损农业大棚识别模型，所述破损农业大棚识别模型包括用于农业大棚检测的改进的YOLOv8检测模型和级联在所述改进的YOLOv8检测模型后并用于检测农业大棚变化的TinyCD变化检测模型；所述改进的YOLOv8检测模型具有SFPN对称特征金字塔的网络结构，并采用考虑边框形状与尺度的度量损失函数，且基于所述训练数据集进行训练得到；所述用于农业大棚检测的改进的YOLOv8检测模型的构建方法包括：步骤4-1）对于YOLOv8检测模型，在特征提取阶段将原始的PAN特征金字塔替换成SFPN对称特征金字塔，分别在横向以及纵向的方向上学习农业大棚的特征；所述SFPN对称特征金字塔的网络结构的实现方法如下：使用层矩阵对不同大小和纵横比的对象进行建模，其中，矩阵中的每个条目、表示层，每层具有的宽度下采样和的高度下采样，左上层是矩阵中的，层是尺寸最大的层，每往右走一步，层宽减半，每往下走，层高减半；对角层是不同大小的正方形层，非对角层是矩形层；对角线层对具有方形纵横比的对象进行建模，非对角线层对具有极端纵横比的对象进行建模；所述极端纵横比是长与宽的比值大于等于5：1的矩形框；步骤4-2）引入考虑边框形状与尺度的度量损失函数Shape-IoULoss以聚焦真实框和预测框自身形状与自身尺度计算损失，对改进的YOLOv8检测模型在构建的训练数据集上进行训练；步骤5）通过改进的YOLOv8检测模型检测场景图像中的农业大棚，并基于所述TinyCD变化检测模型输出相邻时间下农业大棚发生特征变化的场景图像，以输出的场景图像定位输电线路下破损农业大棚位置并告警。

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