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龙图腾网恭喜中国电力科学研究院有限公司;国网福建省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司申请的专利一种电网设备可视检测方法、系统、设备和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：CN114494875B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202210103108.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种电网设备可视检测方法、系统、设备和介质是由莫文昊;焦飞;雷龙武;谈元鹏;郑州;杨彦设计研发完成，并于2022-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电网设备可视检测方法、系统、设备和介质在说明书摘要公布了：一种电网设备可视检测方法、系统、设备和介质，将缺陷类别集中各类型图像数据和预处理后的电网设备运行图像数据训练包含方向预测网络分支的无锚框神经网络，得到训练后的包含方向预测网络分支的无锚框神经网络；将采集的待检测电网设备的图像，输入到训练后的包含方向预测网络分支的无锚框神经网络中，进行电网设备缺陷的定位与类型检测。本发明针对水平回归框标注引入过多干扰背景信息的问题，使用基于无锚框角度预测的旋转回归框进行检测，实现检测算法对于高长宽比目标或无人机影像、遥感影像下电网设备及其故障的精确定位与监测。采用基于人为提取特征的零样本学习方法，实现无数据缺陷的认知推理。

本发明授权一种电网设备可视检测方法、系统、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种电网设备可视检测方法，其特征在于，包括以下步骤：采集待检测电网设备的图像，并标注旋转回归框；将所述标注旋转回归框的待检测电网设备的图像输入到训练后的基于rot-HrNet包含方向预测网络分支的无锚框神经网络中，完成电网设备缺陷的定位与类型检测；将所述待检测电网设备的图像输入到训练后的基于rot-HrNet包含方向预测网络分支的无锚框神经网络中，完成电网设备缺陷的定位与类型检测，包括以下步骤：按照设备缺陷的图形特征，将一个缺陷类别集D表示为一组常见特征类别的组合；在缺陷类别集D的图像数据中，标注各类别的标签信息对应的缺陷类别与常见特征类别其中，为缺陷类别，为常见特征类别；使用全连接神经网络建立缺陷类别集D和常见特征类别之间的语义特征关系；为标签信息中心点横坐标，为标签信息中心点纵坐标，为标签信息宽度，为标签信息高度，为标签信息旋转角度；基于视觉-语义编码网络根据缺陷类别集D和常见特征类别之间的语义特征关系，将所述待检测电网设备的图像映射到特征空间内，建立每个标签信息在缺陷类别集上的one-hot预测结果：固定视觉-语义编码网络结构中参数，使用基于每个标签信息在缺陷类别集上的one-hot预测结果的log似然损失函数更新网络参数，得到训练后的视觉-语义编码网络；通过训练后的视觉-语义编码网络预测回归框在缺陷类别集的类别，完成电网设备缺陷的定位与类型检测；基于每个标签信息在缺陷类别集上的one-hot预测结果的log似然损失函数Lc为： 式中，yi为网络在缺陷类别集合D上的one-hot预测结果，为缺陷类别。

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