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龙图腾网获悉国网吉林省电力有限公司通化供电公司;吉林珩辉光电科技有限公司申请的专利基于双注意力多尺度增强网络的绝缘子污秽程度分类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：CN121305231B 。

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：202511656871.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于双注意力多尺度增强网络的绝缘子污秽程度分类方法是由佟鑫;杜国光;赵骋;张博;孙智勇;张力文;尹莉;刘凯;王世奇;苏立强设计研发完成，并于2025-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双注意力多尺度增强网络的绝缘子污秽程度分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电力设备状态检测技术领域，具体为一种基于双注意力多尺度增强网络的绝缘子污秽程度分类方法，包括制备不同污秽等级的陶瓷绝缘子样本，采集样本的高光谱图像数据，构建双注意力多尺度增强网络框架模型，该模型包括双分支光谱增强模块与多尺度空谱特征提取模块；从高光谱图像数据中提取以目标像素为中心的局部区域作为网络输入，通过双分支光谱增强模块捕捉光谱相关特征，通过多尺度空谱特征提取模块提取多尺度污秽区域特征与通道注意力特征并融合；利用全局平均池化和全连接层输出陶瓷绝缘子污秽等级分类结果。本发明实现了对陶瓷绝缘子污秽程度的高精度像素级分类，适用于实际电力系统的陶瓷绝缘子污秽状态的监测与评估。

本发明授权基于双注意力多尺度增强网络的绝缘子污秽程度分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双注意力多尺度增强网络的绝缘子污秽程度分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、设定绝缘子污秽等级对应的盐密范围，按比例混合氯化钠与高岭土并定量涂敷在绝缘子表面，阴干后得到不同污秽等级的陶瓷绝缘子样本； S2、搭建高光谱图像采集平台，采集陶瓷绝缘子样本高光谱图像，划分区域并按图像像素标注污秽等级，建立数据集； S3、建立双注意力多尺度增强网络框架模型，该模型包括双分支光谱增强模块与多尺度空谱特征提取模块，从数据集中选取陶瓷绝缘子样本高光谱图像作为模型输入，对输入数据执行运算，输出特征； S4、将特征输入双分支光谱增强模块，捕获不同污秽等级的光谱特征，通过通道注意力机制处理不同污秽等级的光谱特征，输出通道注意力加权特征； S5、将特征输入多尺度空谱特征提取模块，捕捉不同尺度污秽区域特征和局部空间关系，得空间融合特征，具体为： 多尺度空谱特征提取模块采用双分支结构，分为上行分支和下行分支，上行分支中，对输入特征执行通道缩减操作： ； 其中，与为2-D卷积参数和偏置，为2-D卷积输入通道数量，2经过卷积输出通道数量； 根据通道尺寸，将特征图沿通道分割为多个子特征图，利用不同尺寸的卷积核进行多尺度特征提取： ； 其中，为沿通道维度划分为四个子特征图，为第个经过卷积输出的子特征图； 整合不同尺度特征信息，同时与初始特征进行残差链接： ； ； 在多尺度空谱特征提取模块的下行分支，对输入特征进行全局平均池化，再捕捉通道间关系，并通过Sigmoid函数生成通道权重： ； ； 利用乘法运算将多尺度空间特征与通道注意力权重进行融合： ； S6、将数据集输入双注意力多尺度增强网络框架模型，经双分支光谱增强模块捕获并处理不同污秽等级的光谱特征、多尺度空谱特征提取模块提取多尺度污秽区域特征与通道注意力特征并融合，使用残差结构来重用上述特征： ； 将经全局平均池化、全连接层依次处理，得到绝缘子污秽等级分类结果。

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