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龙图腾网获悉国网智能科技股份有限公司申请的专利变电站地面油污识别方法、装置、电子设备及存储介质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：CN114943895B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202210557795.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权变电站地面油污识别方法、装置、电子设备及存储介质是由郭修霄;王振利;王万国;王琦;王兴光;吴琼珊;孙晓斌;赵丽;李振宇;张海龙;刘丕玉;韩元凯设计研发完成，并于2022-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本变电站地面油污识别方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种变电站地面油污识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待测变电站的待检测地面图像；将所述待检测地面图像输入至预先训练完成的地面油污语义识别模型中，得到目标地面图像；其中，所述地面油污语义识别模型基于全卷积网络以及残差网络构建，所述地面油污语义识别模型中的模型参数基于随机权值平均方法确定；如果所述目标地面图像标注有至少一处地面油污，则将所述目标地面图像输出至所述待测变电站的管理平台。通过本发明实施例的技术方案，实现了提高识别地面油污的准确性和识别速度的技术效果。

本发明授权变电站地面油污识别方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种变电站地面油污识别方法，其特征在于，包括： 获取待测变电站的待检测地面图像； 将所述待检测地面图像输入至预先训练完成的地面油污语义识别模型中，得到目标地面图像；其中，所述地面油污语义识别模型基于全卷积网络以及残差网络构建，所述地面油污语义识别模型中的模型参数基于随机权值平均方法确定； 如果所述目标地面图像标注有至少一处地面油污，则将所述目标地面图像输出至所述待测变电站的管理平台； 基于全卷积网络以及残差网络构建初始语义识别模型，其中，所述初始语义识别模型基于跃层结构将浅层的位置信息和深层的语义信息相结合； 基于预先标注的样本地面图像对所述初始语义识别模型进行训练，基于训练过程中损失函数收敛所需的总迭代次数，确定第一迭代次数以及第二迭代次数； 基于所述第一迭代次数，对通过学习率衰减方法进行训练的模型参数进行加权平均得到第一模型参数，并基于所述第二迭代次数，对通过周期性学习方法进行训练的模型参数进行加权平均得到第二模型参数； 基于所述第一模型参数以及所述第二模型参数，确定目标模型参数； 基于所述目标模型参数，确定地面油污语义识别模型。

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