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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司电力科学研究院;江苏省电力试验研究院有限公司申请的专利一种变电站智能检测方法及卫星图像处理系统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：CN120126029B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510625990.6，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种变电站智能检测方法及卫星图像处理系统是由邱刚;张廼龙;黄新宇;陈杰;邵剑;杨景刚;谭笑;李陈莹;高嵩;曹京荥;张伟设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种变电站智能检测方法及卫星图像处理系统在说明书摘要公布了：本发明涉及输电线路智能运检技术领域，尤其涉及一种变电站智能检测方法及卫星图像处理系统，方法包括：采集目标数据信息，并通过获取历史多维特征数据集构建电站检测数据集，建立多层级特征提取网络对目标数据信息进行多目标特征提取，通过设置空洞卷积模块对多目标特征映射进行特征融合，基于多层级特征提取网络与空洞卷积模块构建电站综合检测模型，并通过电站综合检测模型对目标数据信息进行电站检测，获取电站检测结果，通过本发明，有效解决了传统的检测方法在复杂环境下容易受到天气、地形等因素的干扰，导致识别效果不稳定且精度低的问题，有效提升了多层级特征的融合能力，从而保证了对变电站及其设备的高精度识别。

本发明授权一种变电站智能检测方法及卫星图像处理系统在权利要求书中公布了：1.一种变电站智能检测方法，其特征在于，所述方法包括： 采集目标数据信息，并获取历史多维特征数据集，根据所述多维特征数据集构建电站检测数据集； 建立多层级特征提取网络，根据所述多层级特征提取网络对所述目标数据信息进行多目标特征提取，获取多目标特征映射，并设置空洞卷积模块对所述多目标特征映射进行特征融合，获取综合电站特征； 基于所述多层级特征提取网络与所述空洞卷积模块构建电站综合检测模型，并根据所述电站检测数据集对所述电站综合检测模型进行训练，包括： 根据电站设施定位信息，对所述综合电站特征进行匹配比对，获取所述电站设施定位信息与综合电站特征的空间对应关系； 若所述电站设施定位信息与所述综合电站特征不匹配，则基于所述电站设施定位信息计算特征贡献权重，并根据所述特征贡献权重修正所述综合电站特征的类别分布，匹配所述电站设施定位信息，所述特征贡献权重根据区域类别的像素点数分配； 若所述电站设施定位信息与所述综合电站特征匹配，则融合所述电站设施定位信息与综合电站特征，构建电站综合检测模型； 根据训练后的所述电站综合检测模型对所述目标数据信息进行电站检测，获取电站检测结果，并对所述电站检测结果进行图像优化，包括： 根据所述电站检测结果获取误检图像与标准图像，对所述误检图像进行特征重塑，对所述标准图像进行校核； 对所述误检图像进行多次图像细节优化，获取若干不同程度的优化对比图像； 将若干所述优化对比图像分别与所述误检图像进行比对，标记所述误检图像的特征差异区域； 将所述特征差异区域与所述电站检测数据集进行合并，更新所述站检测数据集； 对所述标准图像进行校核，包括： 采集历史台账坐标，并根据所述标准图像提取电站区域质心坐标，将所述历史台账坐标与所述电站区域质心坐标进行比对，获取平面距离差； 根据电站历史设备关系设置偏移阈值，若所述平面距离差超过所述偏移阈值，则对所述标准图像进行二次校验，获取修正偏移量； 根据所述修正偏移量对所述标准图像进行修正，并再次校核，直至所述平面距离差符合所述偏移阈值。

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