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龍圖騰網獲悉南京南瑞信息通信科技有限公司申請的專利一種基于完全學習的電力圖像處理方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114821328B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210502905.3，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權一種基于完全學習的電力圖像處理方法及裝置是由羅旺;陳駿;郝運河;張佩;夏源;琚小明;錢瑩設計研發完成，并于2022-05-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于完全學習的電力圖像處理方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于完全學習的電力圖像處理方法及裝置，將特征圖Fout和特征圖Fout的標定值作為訓練集，利用訓練集對電力圖像異常值檢測模型；將電力圖像輸入訓練好的電力圖像異常值檢測模型，輸出電力圖像中電力設備異常預測結果。有效的利用了卷積過程的局部特征提取優點和自注意力計算的全局特征提取的優點，構建了一個高效的圖像特征學習方法，通過混合學習的特征圖可以很好的完全表示原圖像的特征信息，有效地學習到電力圖像中的特征信息。本發明提升了識別的準確性，降低了人工巡檢成本，自動檢測輸電線路上的缺陷，保障國家電力系統的安全運行。

本發明授權一種基于完全學習的電力圖像處理方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于完全學習的電力圖像處理方法，其特征在于：包括如下步驟： 將特征圖Fout和特征圖Fout的標定值作為訓練集，利用訓練集對電力圖像異常值檢測模型； 將電力圖像輸入訓練好的電力圖像異常值檢測模型，輸出電力圖像中電力設備異常預測結果； 所述特征圖Fout通過公式計算獲得，所述公式如下： Fout＝α·Fconv+β·Ftran 其中，Fconv為局部特征圖，Ftran為全局特征圖，α、β為參數； 所述全局特征圖Ftran獲取方法，包括如下步驟： 將電力圖像原始的圖像分為K個小塊，將每一個小塊的值展平獲得線性投影，線性投影再加上位置信息作為每一個小塊的特征信息，用Xi表示； 將每一個小塊的特征信息Xi輸入到N層Transformer編碼器，每一層的Transformer編碼器的輸出都為下一層Transformer編碼器的輸入； 經過N次迭代操作后，獲得全局特征圖Ftran； 所述每一層的Transformer編碼器至少包括歸一化層、自注意力計算層、殘差連接層和多層感知機模塊； 每一層的Transformer編碼器的操作方法，包括如下步驟： 每一個小塊的特征信息Xi輸入到歸一化層進行線性歸一化處理，得到歸一化的結果Xi′； 歸一化的結果Xi′輸入到自注意力計算層，將每一塊圖像特征歸一化的結果Xi′分別與WQ,WK和WV三個權重矩陣相乘，計算得到線性投影矩陣Q，K，V；根據線性投影矩陣Q，K和V計算出多頭注意力MSA，MSA＝ [SA1,SA2,…,SAk]Umsa，其中，SAk代表第k個注意力頭的注意力值，Umsa代表轉換矩陣； 將多頭注意力MSA輸入到殘差連接層，根據歸一化的結果Xi′與多頭注意力MSA相加，得到殘差連接層的輸出； 將殘差連接層的輸出輸入到多層感知機模塊進行學習和參數權重的丟棄，得到此層Transformer編碼器的輸出。

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