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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司杭州市富阳区供电公司;国网浙江省电力有限公司杭州供电公司申请的专利应用于电力设备巡检报告图文的模型预训练方法及设备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：CN117011860B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202310457861.1，技术领域涉及：G06V30/18；该发明授权应用于电力设备巡检报告图文的模型预训练方法及设备是由赵宗罗;赵志新;李强强;周波;蒋良;许毅;罗良;盛成海;王立森;俞腾飞;李亚波;吕捷;帅万高;姚毅滨;孔令令;胡宇芬;周桀鹏设计研发完成，并于2023-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本应用于电力设备巡检报告图文的模型预训练方法及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种应用于电力设备巡检报告图文的模型预训练方法及设备，所述方法包括：获取电力设备巡检报告中的图像和所述图像所对应的文本信息；将所述图像输入至预先配置的图像编码器，得到所述图像编码器输出的图像特征；将所述图像所对应的文本信息输入至预先配置的文本编码器，得到所述文本编码器输出的文本特征；基于所述图像特征和所述文本特征，进行特征匹配训练，以训练对比模型；存储训练完成的对比模型的模型参数。本发明实施例能够有效提升训练目标模型的效率，且在低资源计算设备中，可避免面向特定场景对应的模型所造成的效率损失。

本发明授权应用于电力设备巡检报告图文的模型预训练方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种应用于电力设备巡检报告图文的模型预训练方法，其特征在于，包括： 获取电力设备巡检报告中的图像和所述图像所对应的文本信息； 将所述图像输入至预先配置的图像编码器，得到所述图像编码器输出的图像特征； 将所述图像所对应的文本信息输入至预先配置的文本编码器，得到所述文本编码器输出的文本特征； 基于所述图像特征和所述文本特征，进行特征匹配训练，以训练对比模型；其中，所述对比模型用于表征所述图像特征和所述文本特征之间的关联性； 存储训练完成的对比模型的模型参数； 其中，所述获取电力设备巡检报告中的图像和所述图像所对应的文本信息，具体包括： 采用OCR模型从若干电力设备巡检报告中提取图像和文本描述；其中，所述文本描述包括线路名称、设备名称、缺陷描述和缺陷等级； 构建由所述图像组成的图像列表； 采用合并算法对提取到的文本描述进行迭代合并，得到用于表征设备描述信息的通用描述列表，去除所述通用描述列表中重复的字段后得到文本列表，通过并查集算法构建所述图像列表与所述文本列表之间的映射关系，以使所述文本列表中的文本信息与所述图像列表中的图像一一对应；其中，所述设备描述信息用于描述如下任一者：无缺陷、部件生锈、有异物； 其中，所述基于所述图像特征和所述文本特征，进行特征匹配训练，以训练对比模型，具体包括： 采用对比学习方法，对从若干电力设备巡检报告中获取到的若干图像特征和若干文本特征进行特征匹配训练。

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国网浙江省电力有限公司杭州市富阳区供电公司;国网浙江省电力有限公司杭州供电公司，其通讯地址为：311400 浙江省杭州市富阳区鹿山街道江波街218号；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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