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龍圖騰網獲悉華雁智能科技(集團)股份有限公司申請的專利電網廠站接線圖的圖元識別方法、裝置、設備及介質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：CN120472494B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16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：202510947731.5，技術領域涉及：G06V30/422；該發明授權電網廠站接線圖的圖元識別方法、裝置、設備及介質是由李捷;馮宇;辜磊;劉波;吳云峰設計研發完成，并于2025-07-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本電網廠站接線圖的圖元識別方法、裝置、設備及介質在說明書摘要公布了：本發明涉及計算機技術領域，公開了一種電網廠站接線圖的圖元識別方法、裝置、設備及介質。該方法包括：采集電網廠站接線圖，對電網廠站接線圖進行預處理，得到原始輸入圖像；將原始輸入圖像輸入改進的YOLOV5目標檢測網絡，其中，改進的YOLOV5目標檢測網絡包括改進的主干網絡、改進的特征融合網絡和改進的解耦檢測頭；通過改進的主干網絡提取原始輸入圖像的特征信息，得到多張不同尺度特征層的特征圖；通過改進的特征融合網絡融合各不同尺度特征層的特征圖，得到多張融合后的特征圖；通過改進的解耦檢測頭對各融合后的特征圖進行識別，得到圖元識別結果。本申請提出了一種改進的YOLOV5目標檢測網絡，提高了圖元的檢測準確度。

本發明授權電網廠站接線圖的圖元識別方法、裝置、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種電網廠站接線圖的圖元識別方法，其特征在于，所述方法包括： 采集電網廠站接線圖，對所述電網廠站接線圖進行預處理，得到原始輸入圖像； 將所述原始輸入圖像輸入改進的YOLOV5目標檢測網絡，其中，所述改進的YOLOV5目標檢測網絡包括改進的主干網絡、改進的特征融合網絡和改進的解耦檢測頭，所述改進的主干網絡包括空間多個空間注意力卷積模塊、多個正交卷積C3模塊和空間金字塔池化模塊，所述改進的特征融合網絡包括多個所述空間注意力卷積模塊、多個所述正交卷積C3模塊、多個拼接模塊和多個特征對齊上采樣模塊，所述改進的解耦檢測頭包括第一檢測頭、第二檢測頭和第三檢測頭； 通過所述改進的主干網絡提取所述原始輸入圖像的特征信息，得到多張不同尺度特征層的特征圖； 通過所述改進的特征融合網絡融合各所述不同尺度特征層的特征圖，得到多張融合后的特征圖； 通過所述改進的解耦檢測頭對各所述融合后的特征圖進行識別，得到圖元識別結果； 其中，所述改進的主干網絡依次由兩個所述空間注意力卷積模塊、一個所述正交卷積C3模塊、一個所述空間注意力卷積模塊、一個所述正交卷積C3模塊、一個所述空間注意力卷積模塊、一個所述正交卷積C3模塊、一個所述空間注意力卷積模塊、一個所述正交卷積C3模塊和一個所述空間金字塔池化模塊級聯構成； 所述空間注意力卷積模塊依次由一個卷積層、一個批歸一化層和一個Sigmoid線性單元激活函數級聯構成，所述卷積層包括第一卷積層、第二卷積層、水平條狀卷積層和垂直條狀卷積層； 所述正交卷積C3模塊包括主路徑、從路徑、拼接模塊和所述空間注意力卷積模塊，所述主路徑由一個所述空間注意力卷積模塊和多個正交模塊堆疊構成，所述從路徑由一個所述空間注意力卷積模塊構成，所述主路徑和所述從路徑經由所述拼接模塊拼接后與一個所述空間注意力卷積模塊級聯，所述正交模塊依次由一個所述第一卷積層、一個所述水平條狀卷積層、一個所述垂直條狀卷積層、一個所述第二卷積層和一個逐元素相乘模塊級聯構成； 所述空間金字塔池化模塊依次由三個最大池化層級聯構成。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人華雁智能科技(集團)股份有限公司，其通訊地址為：610000 四川省成都市高新區天華二路219號天府軟件園C區10號樓16層；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。