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龙图腾网获悉南京华设智能电力科技有限公司申请的专利电力设备缺陷图像的对抗生成网络增强识别方法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：CN120580445B 。

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：202511083612.6，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权电力设备缺陷图像的对抗生成网络增强识别方法是由丁辉民设计研发完成，并于2025-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本电力设备缺陷图像的对抗生成网络增强识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了电力设备缺陷图像的对抗生成网络增强识别方法，具体涉及电力设备图像识别技术领域；获取原始电力设备图像数据，并通过结构解析网络提取设备结构特征图；构建包含缺陷定位标签和结构特征约束的特征嵌入空间，将原始缺陷图像嵌入该空间中形成结构特征驱动向量，输入至具有关联判别器和结构保持模块的对抗生成网络中，生成结构一致性强的增强缺陷图像；将原始图像与增强图像联合构建高置信度缺陷样本集，并输入至引入结构注意力机制的识别网络中进行训练；最终基于训练后的网络对未知图像进行缺陷识别，本发明通过融合结构感知与缺陷特征增强，在提升图像生成质量的同时显著增强缺陷识别准确率，适用于电力巡检、智能运维等场景。

本发明授权电力设备缺陷图像的对抗生成网络增强识别方法在权利要求书中公布了：1.电力设备缺陷图像的对抗生成网络增强识别方法，其特征在于：包括： 获取原始电力设备图像数据集，并通过结构解析网络提取设备本体的结构特征图； 构建包含缺陷定位标签和结构特征约束的特征嵌入空间，将原始缺陷图像嵌入该空间中形成结构特征驱动向量； 其中，构建所述特征嵌入空间包括： 对原始缺陷图像进行弱监督目标检测，提取缺陷区域的初始定位标签，并通过位置偏移拟合方法生成置信度加权的缺陷边界框； 采用结构语义分割网络对设备图像进行结构构件级识别，输出构件类型图与边界约束图，并与缺陷定位标签进行位置映射，形成结构‑缺陷联合标注图； 通过图神经嵌入网络对联合标注图进行节点级嵌入计算，融合空间上下文与构件关联性，最终生成结构特征驱动向量，作为生成网络的条件输入； 基于所述结构特征驱动向量，输入至具有关联判别器和结构保持模块的对抗生成网络中生成增强缺陷图像，所述对抗生成网络包括生成器G和双重判别器D1和D2； 对生成的增强缺陷图像进行结构一致性检验，若未满足设定阈值则进行参数回传优化直至收敛； 将原始缺陷图像与增强缺陷图像联合构建高置信度缺陷样本集，输入至引入注意力机制的识别网络中进行训练； 基于训练后的识别网络对未知电力设备图像进行识别，并输出缺陷类别、位置及置信度评分。

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