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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韶关供电局申请的专利设备覆冰图像分割及模型训练方法、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：CN119068198B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411209248.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权设备覆冰图像分割及模型训练方法、电子设备及存储介质是由马涛;曾智;袁翔;丘仙兵;刘荣江;王梓宁;杨帆;田小东;丘伟平;余生;张江裕;郭堃;巫小平;胡玉婷;洪焕森;崔宫;沈卫彬;黄芳设计研发完成，并于2024-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本设备覆冰图像分割及模型训练方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开一种设备覆冰图像分割及模型训练方法、电子设备及存储介质，该方法包括将待分割设备图像输入至预训练的设备覆冰图像分割模型，设备覆冰图像分割模型包括：特征提取网络，特征表达优化网络和特征融合网络；通过特征提取网络获取待分割设备图像中覆冰图像区域对应的浅层特征和深层特征；通过特征表达优化网络对浅层特征和深层特征的特征表达进行优化，对应得到优化浅层特征和优化深层特征；以及通过特征融合网络，基于优化浅层特征和优化深层特征，获取待分割设备图像中覆冰图像区域的分割结果。本发明实施例能够提高从待分割图像中检测分割覆冰区域图像的精确度。

本发明授权设备覆冰图像分割及模型训练方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种设备覆冰图像分割方法，其特征在于，包括： 将待分割设备图像输入至预训练的设备覆冰图像分割模型，所述设备覆冰图像分割模型包括：特征提取网络，特征表达优化网络和特征融合网络； 通过所述特征提取网络获取所述待分割设备图像中覆冰图像区域对应的浅层特征和深层特征； 通过所述特征表达优化网络对所述浅层特征和深层特征的特征表达进行优化，对应得到优化浅层特征和优化深层特征；以及 通过所述特征融合网络，基于所述优化浅层特征和所述优化深层特征，获取所述待分割设备图像中所述覆冰图像区域的分割结果； 所述特征表达优化网络包括多尺度卷积注意力模块，所述多尺度卷积注意力模块包括：深度卷积单元、第一条形卷积分支、第二条形卷积分支、第三条形卷积分支和逐点卷积单元； 所述通过所述特征表达优化网络对所述浅层特征的特征表达进行优化得到优化浅层特征，包括： 通过所述深度卷积单元对所述浅层特征进行深度卷积得到深度卷积单元输出特征； 通过所述第一条形卷积分支对所述深度卷积单元输出特征进行深度条形卷积得到第一条形卷积分支输出特征； 将所述深度卷积单元输出特征和所述第一条形卷积分支输出特征进行融合得到第二条形卷积分支输入特征，并通过所述第二条形卷积分支对所述第二条形卷积分支输入特征进行深度条形卷积得到第二条形卷积分支输出特征； 将所述深度卷积单元输出特征和所述第二条形卷积分支输出特征进行融合得到第三条形卷积分支输入特征，并通过所述第三条形卷积分支对所述第三条形卷积分支输入特征进行深度条形卷积得到第三条形卷积分支输出特征； 将所述深度卷积单元输出特征、所述第一条形卷积分支输出特征、所述第二条形卷积分支输出特征和所述第三条形卷积分支输出特征进行融合得到逐点卷积单元输入特征，并通过所述逐点卷积单元对所述逐点卷积单元输入特征进行逐点卷积得到注意力特征；以及 基于所述注意力特征对所述浅层特征进行注意力调整，得到所述优化浅层特征； 所述特征表达优化网络包括深层特征优化模块，所述深层特征优化模块包括：第一空洞卷积分支、第二空洞卷积分支、第一条形池化分支和第二条形池化分支； 所述通过所述特征表达优化网络对深层特征的特征表达进行优化得到优化深层特征，包括： 通过所述第一空洞卷积分支，对所述深层特征进行深度空洞可分离卷积得到第一空洞卷积分支输出特征； 通过所述第二空洞卷积分支，对所述深层特征进行深度空洞可分离卷积得到第二空洞卷积分支输出特征； 通过所述第一条形池化分支，基于水平条形池化核对所述深层特征进行平均池化，并基于所述深层特征对相应平均池化结果进行像素扩充得到第一条形池化分支输出； 通过所述第二条形池化分支，基于垂直条形池化核对所述深层特征进行平均池化，并基于所述深层特征对相应平均池化结果进行像素扩充得到第二条形池化分支输出； 将所述第一空洞卷积分支输出特征、所述第二空洞卷积分支输出特征、所述第一条形池化分支输出和所述到第二条形池化分支输出进行融合，得到多分支输出融合特征；以及 对所述多分支输出融合特征基于逐点卷积操作进行通道降维得到所述优化深层特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司韶关供电局，其通讯地址为：510000 广东省广州市越秀区东风东路757号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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