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龙图腾网获悉广东数字生态科技有限责任公司申请的专利一种变电站电气保护压板检测方法、装置及处理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：CN114463733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202210120930.5，技术领域涉及：G06V20/62；该发明授权一种变电站电气保护压板检测方法、装置及处理设备是由凌飞;袁鑫;陈晓健;周妙林;刘扬设计研发完成，并于2022-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种变电站电气保护压板检测方法、装置及处理设备在说明书摘要公布了：本申请提供了一种变电站电气保护压板检测方法、装置及处理设备，用于在密集的电气保护压板集群中执行电气保护压板颗粒度的个体识别，从而为电气保护压板的智能投退状态检测提供精确的检测对象，进而可以在电气保护压板集群中完成电气保护压板颗粒度的智能投退状态检测。方法包括：获取从变电站的电气保护压板机柜处采集的实际图像I，电气保护压板机柜通过面板的形式配置了不同电气保护压板；通过语义分割模型M语义分割，从实际图像I中识别出电气保护压板面板预测掩膜电气保护压板面板预测掩膜用于指示实际图像I分割出的电气保护压板面板所处区域；根据不同电气保护压板之间的划分距离，将电气保护压板面板预测掩膜划分为不同电气保护压板实例个体预测掩膜

本发明授权一种变电站电气保护压板检测方法、装置及处理设备在权利要求书中公布了：1.一种变电站电气保护压板检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取从变电站的电气保护压板机柜处采集的实际图像，其中，所述电气保护压板机柜通过面板的形式配置了不同电气保护压板； 通过语义分割模型，从所述实际图像中识别出电气保护压板面板预测掩膜，其中，所述电气保护压板面板预测掩膜用于指示所述实际图像分割出的电气保护压板面板所处区域； 根据不同电气保护压板之间的划分距离，将所述电气保护压板面板预测掩膜划分为不同电气保护压板实例个体预测掩膜； 所述根据不同电气保护压板之间的划分距离，将所述电气保护压板面板预测掩膜划分为不同电气保护压板实例个体预测掩膜之后，所述方法还包括： 通过所述实际图像、所述不同电气保护压板实例个体预测掩膜以及图像分类模型，识别出各电气保护压板实例个体对应的投退状态； 通过光学字符识别模型，从所述实际图像中识别出各电气保护压板标签对应的左上角预测坐标、右下角预测坐标以及标签预测文本； 将所述各电气保护压板标签对应的所述左上角预测坐标、所述右下角预测坐标以及所述标签预测文本，与所述各电气保护压板实例个体对应的所述投退状态进行关联，得到电气保护压板信息； 对于所述语义分割模型，使用编解码结构设计，有： 编码结构由3层卷积模块组成，用于抽取图像特征； 解码结构由3层上采样模块组成，用于将特征转换为语义分割掩膜； 所述编码结构与所述解码结构中，所述卷积模块与所述上采样模块通过跳跃连接完成信息的跨模块传导； 所述卷积模块由2层卷积层与1层平均池化层构成，所述卷积模块卷积核，1卷积步幅，所述卷积层末端使用ReLU算法对输出特征进行非线性化激活，所述平均池化层池化卷积核，2卷积步幅； 所述卷积模块的作用在于抽取高维度特征，并降低特征分辨率以提高模型计算效率； 所述上采样模块将两个输入特征进行融合，输入特征1经过上采样层后将特征分辨率调整至与输入特征2相同，而后将两特征逐像元叠加，经过两层卷积核、1卷积步幅的所述卷积层之后，获得上采样模块输出特征，所述上采样模块的作用在于将高维度特征的内含信息使用低维度特征表示； 对于所述图像分类模型，有： 主体结构由4层残差模块堆叠形成，之后连接一层卷积核、1卷积步幅的卷积层与全局平均池化层，用于将图像特征转为图像分类预测类别，所述残差模块用于抽取特征，结构由卷积核、1卷积步幅的级联两层卷积层构成，经过卷积层特征抽取之后使用跳跃连接将输入特征与抽取所得特征按逐像元叠加的方式形成输出特征； 对于所述光学字符识别模型，有： 采用两阶段设计，第一阶段使用YOLOv5模型对图像中文本区域进行检测，第二阶段使用CRNN模型，使用所述第一阶段的框选文本区域作为输入，通过双向LSTM进行序列处理，将文本区域内图像转为字符串。

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