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龙图腾网获悉南方电网数字电网研究院有限公司申请的专利异常电力设备检测模型训练方法、装置、设备和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：CN117197566B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202311163195.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权异常电力设备检测模型训练方法、装置、设备和存储介质是由李鹏;黄文琦;梁凌宇;吴洋;曾群生;尚佳宁;蔡卓骏;周锐烨设计研发完成，并于2023-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本异常电力设备检测模型训练方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种异常电力设备检测模型训练方法和装置。所述方法包括：获取拍摄有异常电力设备的样本图像，以及样本图像对应的实际异常电力设备检测结果，并将样本图像以及实际异常电力设备检测结果输入至待训练的异常电力设备检测模型；通过待训练的异常电力设备检测模型，得到样本图像对应的图像特征，并根据图像特征，得到图像特征中任意两个图像特征元素之间相互连通的连通信息；基于连通信息，以及图像特征，得到样本图像对应的预测异常电力设备检测结果；根据预测异常电力设备检测结果与实际异常电力设备检测结果之间的差异，训练异常电力设备检测模型，得到训练完成的异常电力设备检测模型。采用本方法能够准确检测出异常电力设备。

本发明授权异常电力设备检测模型训练方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种异常电力设备检测模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取拍摄有异常电力设备的样本图像，以及所述样本图像对应的实际异常电力设备检测结果，并将所述样本图像以及所述实际异常电力设备检测结果输入至待训练的异常电力设备检测模型； 通过所述待训练的异常电力设备检测模型，得到所述样本图像对应的图像特征，并根据所述图像特征，得到所述图像特征中任意两个图像特征元素之间相互连通的连通信息； 基于所述连通信息，以及所述图像特征，得到所述样本图像对应的预测异常电力设备检测结果； 根据所述预测异常电力设备检测结果与所述实际异常电力设备检测结果之间的差异，训练所述异常电力设备检测模型，得到训练完成的异常电力设备检测模型； 所述根据所述图像特征，得到所述图像特征中任意两个图像特征元素之间相互连通的连通信息，包括： 根据所述图像特征，得到所述图像特征中任意两个图像特征元素之间的最短路径； 获取针对于所述最短路径，所述图像特征中任意两个图像特征元素之间的连通概率； 基于所述最短路径，以及所述连通概率，得到所述连通信息； 所述获取针对于所述最短路径，所述图像特征中任意两个图像特征元素之间的连通概率，包括： 根据所述图像特征，得到所述最短路径上任意两个相邻图像特征元素之间的初始连通概率； 基于所述初始连通概率，得到针对于所述最短路径，所述图像特征中任意两个图像特征元素之间的连通概率。

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