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龙图腾网获悉中国长江电力股份有限公司申请的专利基于多模态提示与多尺度分割的电力变压器漏油检测系统的检测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：CN119646668B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411791458.3，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于多模态提示与多尺度分割的电力变压器漏油检测系统的检测方法是由樊晓明;刘书明;刘绍新;张家治;赵举;李长锋;吕晓勇;雷凤玲设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态提示与多尺度分割的电力变压器漏油检测系统的检测方法在说明书摘要公布了：一种基于多模态提示与多尺度分割的电力变压器漏油检测系统的检测方法，通过数据输入与预处理、特征提取、多模态特征融合、Transformer解码器解码、分割与分类、模型训练与微调和输出与结果展示的步骤，结合Mask2Former和CLIP模型，充分利用多模态信息，提升漏油检测的准确性和鲁棒性，实现多模态信息融合、高精度目标分割、强鲁棒性和可扩展性强的特点，实现对漏油区域的精准识别和分割，通过简单修改提示词来适应其他变压器故障检测任务，具有良好的通用性和适应性。

本发明授权基于多模态提示与多尺度分割的电力变压器漏油检测系统的检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态提示与多尺度分割的电力变压器漏油检测系统的检测方法，其特征是，包括如下步骤： S1，数据输入与预处理，在数据预处理阶段，对图像进行归一化和尺寸调整，以适应主干网络的输入尺寸要求；输入的数据包括来自现场的电力变压器图像和与之相关的文本提示信息；进行词嵌入处理，作为后续多模态特征融合的基础； S2，特征提取，对主干网络Backbone特征提取，图像特征提取完成后输出多尺度特征图；CLIP图像编码器特征提取，提取具有多模态理解能力的图像特征；CLIP文本编码器特征提取，提取文本特征； S3，多模态特征融合，提取的图像特征和文本特征通过特征融合模块进行融合； S4，基于Mask2Former模型中的Transformer解码器解码，融合后的特征通过多层Transformer解码器进行处理，每一层的多头注意力机制逐层细化特征，并对目标区域进行聚焦； S5，分割与分类，分割最终经过解码器输出的特征图通过卷积层生成二值掩码，用于表示漏油区域的分割结果；分类，系统同时生成漏油区域的分类结果，通过Softmax分类器输出类别概率； S6，模型训练与微调，在实际任务中，系统需要对整个网络进行微调，模型的损失函数为分割损失和分类损失的加权和，通过反向传播优化该损失函数，使得模型在特定的电力变压器漏油检测任务中实现更高的精度； S7，输出与结果展示，经过训练和优化的模型在测试阶段接受输入图像和文本提示，生成漏油区域的分割掩码和分类结果，通过显示设备输出给用户。

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