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龙图腾网获悉南京南瑞信息通信科技有限公司申请的专利一种基于完全学习的电力图像处理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：CN114821328B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202210502905.3，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于完全学习的电力图像处理方法及装置是由罗旺;陈骏;郝运河;张佩;夏源;琚小明;钱莹设计研发完成，并于2022-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于完全学习的电力图像处理方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于完全学习的电力图像处理方法及装置，将特征图Fout和特征图Fout的标定值作为训练集，利用训练集对电力图像异常值检测模型；将电力图像输入训练好的电力图像异常值检测模型，输出电力图像中电力设备异常预测结果。有效的利用了卷积过程的局部特征提取优点和自注意力计算的全局特征提取的优点，构建了一个高效的图像特征学习方法，通过混合学习的特征图可以很好的完全表示原图像的特征信息，有效地学习到电力图像中的特征信息。本发明提升了识别的准确性，降低了人工巡检成本，自动检测输电线路上的缺陷，保障国家电力系统的安全运行。

本发明授权一种基于完全学习的电力图像处理方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于完全学习的电力图像处理方法，其特征在于：包括如下步骤： 将特征图Fout和特征图Fout的标定值作为训练集，利用训练集对电力图像异常值检测模型； 将电力图像输入训练好的电力图像异常值检测模型，输出电力图像中电力设备异常预测结果； 所述特征图Fout通过公式计算获得，所述公式如下： Fout＝α·Fconv+β·Ftran 其中，Fconv为局部特征图，Ftran为全局特征图，α、β为参数； 所述全局特征图Ftran获取方法，包括如下步骤： 将电力图像原始的图像分为K个小块，将每一个小块的值展平获得线性投影，线性投影再加上位置信息作为每一个小块的特征信息，用Xi表示； 将每一个小块的特征信息Xi输入到N层Transformer编码器，每一层的Transformer编码器的输出都为下一层Transformer编码器的输入； 经过N次迭代操作后，获得全局特征图Ftran； 所述每一层的Transformer编码器至少包括归一化层、自注意力计算层、残差连接层和多层感知机模块； 每一层的Transformer编码器的操作方法，包括如下步骤： 每一个小块的特征信息Xi输入到归一化层进行线性归一化处理，得到归一化的结果Xi′； 归一化的结果Xi′输入到自注意力计算层，将每一块图像特征归一化的结果Xi′分别与WQ,WK和WV三个权重矩阵相乘，计算得到线性投影矩阵Q，K，V；根据线性投影矩阵Q，K和V计算出多头注意力MSA，MSA＝ [SA1,SA2,…,SAk]Umsa，其中，SAk代表第k个注意力头的注意力值，Umsa代表转换矩阵； 将多头注意力MSA输入到残差连接层，根据归一化的结果Xi′与多头注意力MSA相加，得到残差连接层的输出； 将残差连接层的输出输入到多层感知机模块进行学习和参数权重的丢弃，得到此层Transformer编码器的输出。

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