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龙图腾网获悉北京邮电大学;中国电力科学研究院有限公司;国网山西省电力公司营销服务中心;国网山西省电力公司申请的专利智能电表可视故障检测方法、系统、电子设备及存储介质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：CN116630989B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310400896.1，技术领域涉及：G06V30/19；该发明授权智能电表可视故障检测方法、系统、电子设备及存储介质是由高欣;黄旭;李保丰;翟峰;赵兵;秦煜;梁晓兵;许斌;徐萌;任宇路;陈燕丽;武志宏;谢振刚;贾勇;肖春设计研发完成，并于2023-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能电表可视故障检测方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提出了一种智能电表故障检测方法、系统、电子设备及存储介质，包括：预处理智能电表图像数据，得到智能电表图像数据对应的注意力图；根据注意力图的特征轮廓尺寸计算等效粒度，遍历智能电表图像数据后经过聚类挖掘得到鉴别性粒度，指导智能电表图像数据中的每张电表图像自适应划分为多粒度拼图；根据注意力图转换所得的二值图计算特征位置分布，根据特征位置分布规律对所述多粒度拼图进行自适应遮挡，并随机打乱得到多粒度掩码混淆拼图；利用多粒度掩码混淆拼图和原始图像作为检测模型的输入，对智能电表可视故障检测模型进行渐进式训练；将待测电表图像数据输入训练好的智能电表可视故障检测模型，以完成故障类别的检测。

本发明授权智能电表可视故障检测方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种智能电表可视故障检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 预处理智能电表图像数据，得到所述智能电表图像数据对应的注意力图； 根据所述注意力图的特征轮廓尺寸计算等效粒度，遍历所述智能电表图像数据后经过聚类挖掘得到鉴别性粒度，指导所述智能电表图像数据中的每张电表图像自适应划分为多粒度拼图，具体为： 将所述智能电表的图像数据中每个样本的注意力图的矩阵尺寸调整为与所述样本的矩阵尺寸相同； 对所述注意力图进行归一化处理，并转换为灰度矩阵Gray； 对灰度矩阵Gray进行二值化处理，得到二值矩阵Binary； 计算二值矩阵Binary所反映特征轮廓的最小外接圆cirl，得到圆的直径dl，通过公式Rdl得到特征的等效粒度gl，l代表各最小外接圆的序号； 遍历所有样本得到特征等效粒度组Gequivalent＝[g1，…，gm]，m为遍历所有样本后计算所得特征轮廓的总数； 在等效粒度组Gequivalent中过滤掉边界外的粒度goutlier，得到有效粒度组Geffect； 对有效粒度组Geffect进行聚类，根据聚类中心得到鉴别性粒度组Gdiscriminative＝[g1，…，gn]，n表示鉴别性粒度组中包含的粒度种类数目； 将所述智能电表图像数据中的每张电表图像均分成go×go个图像块，o∈[1,n]，则每张电表图像均被划分成多种粒度拼图； 根据所述注意力图转换所得的二值图计算特征位置分布，根据特征位置分布规律对所述多粒度拼图进行自适应遮挡，并随机打乱得到多粒度掩码混淆拼图； 利用多粒度掩码混淆拼图和原始的所述电表图像作为检测模型的输入，对智能电表可视故障检测模型进行渐进式训练，得到训练好的智能电表可视故障检测模型； 将待测电表图像数据输入所述训练好的智能电表可视故障检测模型，以完成故障类别的检测。

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北京邮电大学;中国电力科学研究院有限公司;国网山西省电力公司营销服务中心;国网山西省电力公司，其通讯地址为：100876 北京市海淀区西土城路10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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