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龍圖騰網(wǎng)獲悉國網(wǎng)智能科技股份有限公司申請的專利變電站地面油污識別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114943895B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210557795.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/10；該發(fā)明授權(quán)變電站地面油污識別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)是由郭修霄;王振利;王萬國;王琦;王興光;吳瓊珊;孫曉斌;趙麗;李振宇;張海龍;劉丕玉;韓元凱設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-05-19向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本變電站地面油污識別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明實施例公開了一種變電站地面油污識別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取待測變電站的待檢測地面圖像；將所述待檢測地面圖像輸入至預(yù)先訓(xùn)練完成的地面油污語義識別模型中，得到目標(biāo)地面圖像；其中，所述地面油污語義識別模型基于全卷積網(wǎng)絡(luò)以及殘差網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，所述地面油污語義識別模型中的模型參數(shù)基于隨機(jī)權(quán)值平均方法確定；如果所述目標(biāo)地面圖像標(biāo)注有至少一處地面油污，則將所述目標(biāo)地面圖像輸出至所述待測變電站的管理平臺。通過本發(fā)明實施例的技術(shù)方案，實現(xiàn)了提高識別地面油污的準(zhǔn)確性和識別速度的技術(shù)效果。

本發(fā)明授權(quán)變電站地面油污識別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種變電站地面油污識別方法，其特征在于，包括： 獲取待測變電站的待檢測地面圖像； 將所述待檢測地面圖像輸入至預(yù)先訓(xùn)練完成的地面油污語義識別模型中，得到目標(biāo)地面圖像；其中，所述地面油污語義識別模型基于全卷積網(wǎng)絡(luò)以及殘差網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，所述地面油污語義識別模型中的模型參數(shù)基于隨機(jī)權(quán)值平均方法確定； 如果所述目標(biāo)地面圖像標(biāo)注有至少一處地面油污，則將所述目標(biāo)地面圖像輸出至所述待測變電站的管理平臺； 基于全卷積網(wǎng)絡(luò)以及殘差網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建初始語義識別模型，其中，所述初始語義識別模型基于躍層結(jié)構(gòu)將淺層的位置信息和深層的語義信息相結(jié)合； 基于預(yù)先標(biāo)注的樣本地面圖像對所述初始語義識別模型進(jìn)行訓(xùn)練，基于訓(xùn)練過程中損失函數(shù)收斂所需的總迭代次數(shù)，確定第一迭代次數(shù)以及第二迭代次數(shù)； 基于所述第一迭代次數(shù)，對通過學(xué)習(xí)率衰減方法進(jìn)行訓(xùn)練的模型參數(shù)進(jìn)行加權(quán)平均得到第一模型參數(shù)，并基于所述第二迭代次數(shù)，對通過周期性學(xué)習(xí)方法進(jìn)行訓(xùn)練的模型參數(shù)進(jìn)行加權(quán)平均得到第二模型參數(shù)； 基于所述第一模型參數(shù)以及所述第二模型參數(shù)，確定目標(biāo)模型參數(shù)； 基于所述目標(biāo)模型參數(shù)，確定地面油污語義識別模型。

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