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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司珠海供电局申请的专利一种变电站设备缺陷的确定方法及装置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：CN113869437B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202111166629.X，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种变电站设备缺陷的确定方法及装置是由邹国惠;曹安瑛;裴星宇;王力伟;张勇;侯成;程庆;张正宇;王健设计研发完成，并于2021-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种变电站设备缺陷的确定方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种变电站设备缺陷的确定方法及装置，其方法包括：获取变电站设备的小样本图像及待识别的变电站设备图像；所述变电站设备的小样本图像均标注有样本缺陷标签；通过所述变电站设备的小样本图像，对所构建的融合位置编码的逆残差卷积神经网络进行训练，得到融合位置编码的目标逆残差卷积神经网络；所述融合位置编码的逆残差卷积神经网络和所述融合位置编码的目标残差卷积神经网络均配置有逆残差结构及位置编码模块；将所述待识别的变电站设备图像输入所述目标融合位置编码的残差卷积神经网络，得到对应的缺陷识别结果；根据所述缺陷识别结果，确定是否实施告警处理。从而得到缺陷识别结果，有效提高识别准确度及识别效率。

本发明授权一种变电站设备缺陷的确定方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种变电站设备缺陷的确定方法，其特征在于，包括： 获取变电站设备的小样本图像及待识别的变电站设备图像；所述变电站设备的小样本图像均标注有样本缺陷标签； 通过所述变电站设备的小样本图像，对所构建的融合位置编码的逆残差卷积神经网络进行训练，得到融合位置编码的目标逆残差卷积神经网络；所述融合位置编码的逆残差卷积神经网络和所述融合位置编码的目标逆残差卷积神经网络均配置有逆残差结构及位置编码模块； 将所述待识别的变电站设备图像输入所述融合位置编码的目标逆残差卷积神经网络，得到对应的缺陷识别结果； 根据所述缺陷识别结果，确定是否实施告警处理； 其中，所述融合位置编码的逆残差卷积神经网络包括输入层、卷积层、逆残差卷积层、sam逆残差卷积层、位置编码模块； 所述输入层，用于将所述小样本图像输入所述卷积层； 所述卷积层，用于对所述小样本图像进行卷积操作之后，得到特征图，并将所述特征图输入至所述逆残差卷积层； 所述逆残差卷积层，用于对所述特征图进行逆残差卷积，并将逆残差卷积后的特征图输入至所述sam逆残差卷积层； 所述sam逆残差卷积层，用于从所述逆残差卷积后的特征图中，提取三维特征，并根据所述三维特征，生成二维向量，并利用激活函数激活所述二维向量，得到代表局部区域重要程度的权重，并利用广播机制和所述权重，生成三维张量，将所述三维张量和所述三维特征相乘，并将相乘得到的结果与所述三维特征相加，得到加强的特征图，并将所述加强的特征图，输入所述位置编码模块； 所述位置编码模块用于在得到加强的特征图之后，利用可学习的参数对所述加强的特征图进行映射，得到对齐的特征，利用卷积层调整所述对齐的特征，得到位置编码之后的特征图。

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