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龍圖騰網(wǎng)恭喜中國(guó)電力科學(xué)研究院有限公司;國(guó)網(wǎng)福建省電力有限公司電力科學(xué)研究院;國(guó)家電網(wǎng)有限公司申請(qǐng)的專利一種電網(wǎng)設(shè)備可視檢測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114494875B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-21發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210103108.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/10；該發(fā)明授權(quán)一種電網(wǎng)設(shè)備可視檢測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)是由莫文昊;焦飛;雷龍武;談元鵬;鄭州;楊彥設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-01-27向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種電網(wǎng)設(shè)備可視檢測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)在說明書摘要公布了：一種電網(wǎng)設(shè)備可視檢測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)，將缺陷類別集中各類型圖像數(shù)據(jù)和預(yù)處理后的電網(wǎng)設(shè)備運(yùn)行圖像數(shù)據(jù)訓(xùn)練包含方向預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)分支的無錨框神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到訓(xùn)練后的包含方向預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)分支的無錨框神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；將采集的待檢測(cè)電網(wǎng)設(shè)備的圖像，輸入到訓(xùn)練后的包含方向預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)分支的無錨框神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，進(jìn)行電網(wǎng)設(shè)備缺陷的定位與類型檢測(cè)。本發(fā)明針對(duì)水平回歸框標(biāo)注引入過多干擾背景信息的問題，使用基于無錨框角度預(yù)測(cè)的旋轉(zhuǎn)回歸框進(jìn)行檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)檢測(cè)算法對(duì)于高長(zhǎng)寬比目標(biāo)或無人機(jī)影像、遙感影像下電網(wǎng)設(shè)備及其故障的精確定位與監(jiān)測(cè)。采用基于人為提取特征的零樣本學(xué)習(xí)方法，實(shí)現(xiàn)無數(shù)據(jù)缺陷的認(rèn)知推理。

本發(fā)明授權(quán)一種電網(wǎng)設(shè)備可視檢測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種電網(wǎng)設(shè)備可視檢測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：采集待檢測(cè)電網(wǎng)設(shè)備的圖像，并標(biāo)注旋轉(zhuǎn)回歸框；將所述標(biāo)注旋轉(zhuǎn)回歸框的待檢測(cè)電網(wǎng)設(shè)備的圖像輸入到訓(xùn)練后的基于rot-HrNet包含方向預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)分支的無錨框神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，完成電網(wǎng)設(shè)備缺陷的定位與類型檢測(cè)；將所述待檢測(cè)電網(wǎng)設(shè)備的圖像輸入到訓(xùn)練后的基于rot-HrNet包含方向預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)分支的無錨框神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，完成電網(wǎng)設(shè)備缺陷的定位與類型檢測(cè)，包括以下步驟：按照設(shè)備缺陷的圖形特征，將一個(gè)缺陷類別集D表示為一組常見特征類別的組合；在缺陷類別集D的圖像數(shù)據(jù)中，標(biāo)注各類別的標(biāo)簽信息對(duì)應(yīng)的缺陷類別與常見特征類別其中，為缺陷類別，為常見特征類別；使用全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立缺陷類別集D和常見特征類別之間的語(yǔ)義特征關(guān)系；為標(biāo)簽信息中心點(diǎn)橫坐標(biāo)，為標(biāo)簽信息中心點(diǎn)縱坐標(biāo)，為標(biāo)簽信息寬度，為標(biāo)簽信息高度，為標(biāo)簽信息旋轉(zhuǎn)角度；基于視覺-語(yǔ)義編碼網(wǎng)絡(luò)根據(jù)缺陷類別集D和常見特征類別之間的語(yǔ)義特征關(guān)系，將所述待檢測(cè)電網(wǎng)設(shè)備的圖像映射到特征空間內(nèi)，建立每個(gè)標(biāo)簽信息在缺陷類別集上的one-hot預(yù)測(cè)結(jié)果：固定視覺-語(yǔ)義編碼網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中參數(shù)，使用基于每個(gè)標(biāo)簽信息在缺陷類別集上的one-hot預(yù)測(cè)結(jié)果的log似然損失函數(shù)更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，得到訓(xùn)練后的視覺-語(yǔ)義編碼網(wǎng)絡(luò)；通過訓(xùn)練后的視覺-語(yǔ)義編碼網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)回歸框在缺陷類別集的類別，完成電網(wǎng)設(shè)備缺陷的定位與類型檢測(cè)；基于每個(gè)標(biāo)簽信息在缺陷類別集上的one-hot預(yù)測(cè)結(jié)果的log似然損失函數(shù)Lc為： 式中，yi為網(wǎng)絡(luò)在缺陷類別集合D上的one-hot預(yù)測(cè)結(jié)果，為缺陷類別。

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