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龙图腾网获悉华北电力大学(保定)申请的专利一种降低阴影干扰的变压器渗漏油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：CN119205691B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411327123.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种降低阴影干扰的变压器渗漏油检测方法是由赵文清;胡嘉伟设计研发完成，并于2024-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种降低阴影干扰的变压器渗漏油检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于变压器渗漏油检测技术领域，提供了一种降低阴影干扰的变压器渗漏油检测方法，包括：待检测变压器图像收集及预处理、原始特征图获取、双边渗漏油特征提取模块特征提取、第四特征、第三特征以及第二特征获取、多尺度递进渗漏油提取模块特征提取、变压器检测区域特征图卷积以及多阶段特征融合模块融合。本发明通过双边渗漏油特征提取模块，解决了现有方法对渗漏油和阴影区域区分效果较差的缺陷；通过多尺度递进渗漏油提取模块，解决了现有方法对变压器不规则区域检测效果较差的问题；通过多阶段特征融合模块，解决了现有方法只保留高阶特征而忽略低阶特征的缺陷。

本发明授权一种降低阴影干扰的变压器渗漏油检测方法在权利要求书中公布了：1.一种降低阴影干扰的变压器渗漏油检测方法，其特征在于，包括： 收集待检测变压器图像，并对所述待检测变压器图像进行预处理，得到标准格式待检测图像； 将所述标准格式待检测图像输入到第一深度可分离块中进行特征提取，得到原始特征图； 将原始特征图输入到预训练的双边渗漏油特征提取模块进行渗漏油和阴影特征提取，得到渗漏油及阴影特征图；所述双边渗漏油特征提取模块包括：STB和SDTB，所述STB包括：窗口注意力层、移动窗口自注意力层以及多层感知机；所述SDTB包括：窗口注意力层、深度卷积、移动窗口自注意力层以及多层感知机； 按照串联顺序利用第二深度可分离块、第二深度可分离块、第三深度可分离块对所述渗漏油及阴影特征图进行特征提取，分别得到第四特征、第三特征以及第二特征； 将所述第二特征输入到预训练的多尺度递进渗漏油提取模块中进行多层次感受野特征提取，得到变压器检测区域特征图，具体为： 分别对所述第二特征进行1×1卷积和池化计算，得到卷积特征和池化特征； 对所述第二特征进行3×3空洞卷积，得到第一层图像特征和第二层特征输入； 对所述第二层特征输入进行3×3空洞卷积，得到第二层图像特征和第三层特征输入； 对所述第三层特征输入进行3×3空洞卷积，得到第三层图像特征和第四层特征输入； 对所述第四层特征输入进行3×3空洞卷积，得到第四层图像特征； 将所述卷积特征、所述池化特征、所述第一层图像特征、所述第二层图像特征、所述第三层图像特征以及所述第四层图像特征进行特征融合，得到所述变压器检测区域特征图； 对所述变压器检测区域特征图进行1×1卷积，得到第一特征； 利用预设的多阶段特征融合模块对所述第一特征、所述第二特征、所述第三特征以及所述第四特征进行特征融合，得到目标检测结果，具体为： 对所述第一特征和所述第二特征进行上采样、通道融合以及1×1卷积，得到第一融合特征图； 对所述第一融合特征图和所述第三特征进行上采样、通道融合以及1×1卷积，得到第二融合特征图； 对所述第二融合特征图进行上采样，对所述第四特征进行1×1卷积，并将上采样完成的所述第二融合特征图和1×1卷积完成的所述第四特征进行通道融合、1×1卷积以及上采样，得到第三融合特征图； 对所述第三融合特征图进行1×1卷积以及上采样，得到所述目标检测结果。

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华北电力大学(保定)，其通讯地址为：071000 河北省保定市莲池区永华北大街619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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