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龙图腾网获悉山东登远信息科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的电力设备智能识别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：CN120894640B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202511400402.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于深度学习的电力设备智能识别方法及系统是由郝文嘉;吴子满;金永黎;冯志浩;马亚轩;郭雅萱设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的电力设备智能识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于深度学习的电力设备智能识别方法及系统，涉及设备识别的技术领域，所述方法包括：首先采集电力设备实时图像与历史图像，将历史图像拼接为拼接图像，在拼接图像中随机截取与历史图像大小相同的子图，为历史图像和子图添加训练标签获得训练数据；之后利用深度学习算法构建分类模型，用训练数据对分类模型进行训练后，将实时图像输入训练好的分类模型输出分类结果，本申请能够在训练样本有限的情况下，提高对电力设备识别结果的准确性。

本发明授权一种基于深度学习的电力设备智能识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的电力设备智能识别方法，其特征在于，包括： 采集电力设备的实时图像和历史图像，对历史图像进行拼接处理，获得拼接图像，在拼接图像中随机截取与历史图像大小相同的子图，为历史图像和子图添加训练标签，获得训练数据； 利用深度学习算法构建分类模型，采用训练数据对分类模型进行训练，获得训练后的分类模型，将实时图像输入训练后的分类模型，输出分类结果； 电力设备包含有多个设备部件，在拼接图像中随机截取与历史图像大小相同的子图之后，所述方法还包括： 采用预先构建的YOLOv8s模型标注拼接图像中电力设备的整体边界框，获得标注有整体边界框的拼接图像，对标注有整体边界框的拼接图像进行语义分割处理，获得设备部件的分割掩码，在分割掩码中提取部件轮廓，根据部件轮廓计算最小外接矩形； 构建坐标系，确定最小外接矩形的坐标范围和子图的坐标范围，基于最小外接矩形的坐标范围和子图的坐标范围，删除包含有不完整的最小外接矩形的子图； 在确定最小外接矩形的坐标范围和子图的坐标范围之后，所述方法还包括： 为每个最小外接矩形设置初始的置信度，采用区域分割算法对标注有整体边界框的拼接图像进行图像分割，筛选包含有设备部件的图像块，获取每个图像块的坐标范围； 判断第i个图像块的坐标范围是否落入对应的最小外接矩形的坐标范围，若是，则增加第i个图像块所属最小外接矩形的置信度；若否，则减小第i个图像块所属最小外接矩形的置信度，删除置信度小于预设置信度阈值的最小外接矩形； 若子图中存在重叠的最小外接矩形，所述方法还包括：保留置信度最大的最小外接矩形，将剩余的最小外接矩形更新为部件轮廓的形状。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东登远信息科技有限公司，其通讯地址为：250000 山东省济南市中国(山东)自由贸易试验区济南片区舜华路街道新泺大街1166号奥盛大厦1-901；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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