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龙图腾网获悉南昌科晨电力试验研究有限公司;浙江天铂云科光电股份有限公司申请的专利基于深度学习的输变电设备检测方法、系统及终端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：CN120182270B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510657104.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的输变电设备检测方法、系统及终端是由李唐兵;曾磊磊;陈灵紫;彭军海;周龙武;王海海;万华;龙洋设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的输变电设备检测方法、系统及终端在说明书摘要公布了：本申请提出基于深度学习的输变电设备检测方法、系统及终端，涉及输变电设备检测的技术领域，包括获取输变电设备的初始红外图像和设备检测图像；控制预设的目标检测模型对设备检测图像进行分析，以生成图像目标检测参数；根据预设的图像偏差参数对图像目标检测参数进行修正，以生成实际目标检测参数；根据实际目标检测参数对初始红外图像进行标注，以生成标注红外图像；获取输变电设备的环境检测参数；根据环境检测参数对标注红外图像进行修正，以生成实际红外图像；对实际红外图像进行分析，以生成设备检测报告。本申请具有提高输变电设备检测的及时性的效果。

本发明授权基于深度学习的输变电设备检测方法、系统及终端在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的输变电设备检测方法，其特征在于，包括： 获取输变电设备的初始红外图像和设备检测图像； 控制预设的目标检测模型对设备检测图像进行分析，以生成图像目标检测参数； 根据预设的图像偏差参数对图像目标检测参数进行修正，以生成实际目标检测参数； 根据实际目标检测参数对初始红外图像进行标注，以生成标注红外图像； 获取输变电设备的环境检测参数； 根据环境检测参数对标注红外图像进行修正，以生成实际红外图像； 对实际红外图像进行分析，以生成设备热像特征、设备温度特征以及设备检测部件； 根据设备检测部件和预设的设备故障特征关系确定热像故障关系和温度缺陷关系； 获取设备检测部件的设备工作参数； 根据设备热像特征、热像故障关系、设备温度特征、温度缺陷关系和设备工作参数确定设备检测报告； 根据环境检测参数对标注红外图像进行修正，以生成实际红外图像的步骤包括： 判断环境检测参数是否符合预设的理想环境参数的要求； 若符合，则将标注红外图像定义为实际红外图像； 若不符合，则对环境检测参数和理想环境参数进行分析，以确定影响环境参数； 根据影响环境参数对标注红外图像进行修正，以生成实际红外图像； 根据影响环境参数对标注红外图像进行修正，以生成实际红外图像的步骤包括： 对影响环境参数进行分析，以生成温度补偿项；所述温度补偿项包括环境温度补偿项、湿度温度补偿项、风速温度补偿项和辐射温度补偿项； 对标注红外图像进行分析，以生成初始检测温度； 对温度补偿项和初始检测温度进行分析，以生成设备真实温度； 根据设备真实温度和预设的红外温度映射关系确定真实像素值； 根据真实像素值对标注红外图像进行修正，以生成实际红外图像； 对影响环境参数进行分析，以生成温度补偿项的步骤包括： 根据实际目标检测参数和预设的目标系数映射关系确定温度影响系数； 对影响环境参数和温度影响系数进行分析，以生成温度补偿项； 对影响环境参数和温度影响系数进行分析，以生成温度补偿项的步骤包括： 判断影响环境参数是否包括预设的风速环境参数或预设的辐射环境参数； 若否，则根据预设的多元回归模型对影响环境参数和温度影响系数进行计算，以生成温度补偿项； 若是，则对影响环境参数进行分析，以生成普通环境参数和特定环境参数； 根据预设的多元回归模型对普通环境参数和温度影响系数进行计算，以生成普通补偿项； 对特定环境参数进行分析，以生成特定补偿项； 对普通补偿项和特定补偿项进行分析，以生成温度补偿项； 对特定环境参数进行分析，以生成特定补偿项的步骤包括： 判断特定环境参数是否符合预设的特定环境阈值的要求； 若符合，则根据多元回归模型对特定环境参数和温度影响系数进行计算，以生成特定补偿项； 若不符合，则根据预设的混合模型对特定环境参数和温度影响系数进行计算，以生成特定补偿项；所述混合模型为多元回归模型与多元回归模型平方的和。

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南昌科晨电力试验研究有限公司;浙江天铂云科光电股份有限公司，其通讯地址为：330029 江西省南昌市青山湖区民营科技园内民强路88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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