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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司广州供电局申请的专利电力设备缺陷检测方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品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：CN120182875B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510669211.2，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权电力设备缺陷检测方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品是由王晓聪;肖铭杰;丁赵一;伍栩京;雷才嘉;何治安;陆海应;何悦;刘建辉;陈锦涛;黄佳玺;李一贤;陈冬晖;赵君;彭章设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本电力设备缺陷检测方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品在说明书摘要公布了：本申请涉及一种电力设备缺陷检测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：使用无人机拍摄电力设备，得到原始拍摄图像集并进行标注和图像增强处理，得到训练样本集；将训练样本集输入待训练的缺陷检测模型，得到缺陷检测结果；确定所述缺陷检测结果和缺陷标注信息之间的定位损失、分类损失、边界框回归损失和缺陷区域损失；确定自适应权重；基于所述自适应权重、定位损失、分类损失、边界框回归损失和缺陷区域损失，确定模型总损失；基于所述模型总损失对所述待训练的缺陷检测模型进行参数调整，得到训练好的缺陷检测模型，以用于对电力设备进行缺陷检测。采用本方法能够准确地检测变压器缺陷区域。

本发明授权电力设备缺陷检测方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品在权利要求书中公布了：1.一种电力设备缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括： 使用无人机拍摄电力设备，得到原始拍摄图像集，对所述原始拍摄图像集中每个原始拍摄图像进行标注，得到每个原始拍摄图像对应的缺陷标注信息，对每个原始拍摄图像进行图像增强处理，得到每个原始拍摄图像对应的设备样本图像；每个原始拍摄图像对应的设备样本图像和缺陷标注信息作为一组训练样本，多组训练样本构成训练样本集； 从所述训练样本集获取任一组训练样本，将当前训练样本中的设备样本图像输入待训练的缺陷检测模型，得到缺陷检测结果；确定所述缺陷检测结果和当前训练样本中的缺陷标注信息之间的定位损失、分类损失、边界框回归损失和缺陷区域损失；确定自适应权重；基于所述自适应权重、所述定位损失、所述分类损失、所述边界框回归损失和所述缺陷区域损失，确定模型总损失；所述确定自适应权重，包括：确定不同损失的权重，基于不同损失的权重，确定自适应权重；所述不同损失包括：定位损失、分类损失、边界框回归损失和缺陷区域损失；所述不同损失的权重计算公式如下： 其中，i代表不同损失，是当前i损失的权重，是前一次训练计算得到的i损失的权重，是前一次训练计算得到的模型总损失的梯度，是前一次训练计算得到的i损失的梯度，是调节步长，控制权重调整的速率； 基于所述模型总损失对所述待训练的缺陷检测模型进行参数调整，基于所述训练样本集对参数调整后的缺陷检测模型继续训练，直至计算得到的模型总损失达到预设条件，得到训练好的缺陷检测模型；所述训练好的缺陷检测模型用于对电力设备进行缺陷检测。

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