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龙图腾网获悉南方电网科学研究院有限责任公司;中国南方电网有限责任公司申请的专利电力对抗样本图像识别模型的训练方法、装置、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：CN119600368B 。

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：202411762777.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权电力对抗样本图像识别模型的训练方法、装置、设备及存储介质是由蒋屹新;徐文倩;张文瀚;梁志宏;杨祎巍;余芸;张宇南;徐培明;洪超;毕乐宇设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本电力对抗样本图像识别模型的训练方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：一种电力对抗样本图像识别模型的训练方法、装置、设备及存储介质，其方法包括：对每个原始电力图像分别添加至少两种不同噪声，得到多个加噪种子图像；将每个加噪种子图像输入到GAN的生成器，生成多个对抗样本图像；将每个对抗样本图像输入到GAN的判别器，得到每个对抗样本图像的预测类别；基于预测类别和每个对抗样本图像对应的原始电力图像的实际类别，确定GAN对应的评价指标值；基于第i次迭代所确定的评价指标值和生成的多个对抗样本图像，对第i+1次迭代的GAN进行迭代更新，直至满足预设的停止生成对抗样本图像条件，将最后一次迭代的GAN的判别器作为电力图像识别模型。这样，有利于提高针对电力图像识别的准确性。

本发明授权电力对抗样本图像识别模型的训练方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种电力对抗样本图像识别模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 对电力图像数据集中的每个原始图像分别添加至少两种不同噪声，得到多个加噪种子图像； 将每个所述加噪种子图像输入到生成对抗网络的生成器中，生成每个所述加噪种子图像对应的对抗样本图像，并将每个所述对抗样本图像输入到所述生成对抗网络的判别器中，得到每个所述对抗样本图像的预测类别； 基于每个所述对抗样本图像的预测类别和每个所述对抗样本图像对应的原始图像的实际类别，确定所述生成对抗网络对应的评价指标值；所述评价指标值包括总损失值； 基于第i次迭代所确定的评价指标值和生成的多个对抗样本图像，对第i+1次迭代的生成对抗网络进行迭代更新，直至满足预设的停止生成对抗样本图像条件，将最后一次迭代的生成对抗网络的判别器作为用于对目标电力图像进行识别的电力图像识别模型；其中，所述i为大于等于1的正整数； 其中，所述总损失值由第一损失值、第二损失值以及第三损失值构成；所述第一损失值用于表征所述判别器识别原始图像的能力，所述第二损失值用于表征所述判别器识别所述原始图像对应的对抗样本图像的能力；所述第三损失值用于表征所述对抗样本图像和该对抗样本图像对应的原始图像之间的差异。

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