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龙图腾网获悉华北电力大学申请的专利一种电力巡检图像的图像状态确定方法及系统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：CN117315513B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202311510722.7，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种电力巡检图像的图像状态确定方法及系统是由吴华;白晓静;刘炜琪设计研发完成，并于2023-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力巡检图像的图像状态确定方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种电力巡检图像的图像状态确定方法及系统，其中，所述方法应用于图像处理终端，包括：利用随机脉冲噪声分别对多个正常图像进行噪声叠加得到多个第一异常图像；对于每个第一异常图像，利用该第一异常图像中的加噪区域对目标图像中的替换区域进行图像替换得到第二异常图像；利用训练好的图像特征提取模型提取出每个正常图像的第一图像特征和每个第二异常图像的第二图像特征；利用每个第一图像特征、每个第二图像特征和每个模拟电力巡检图像的第三图像特征对初始预测模型进行训练得到目标预测模型；利用目标预测模型确定出目标电力巡检图像的图像状态。采用上述方法，以提高检测得到的电力巡检图像的图像状态的准确性。

本发明授权一种电力巡检图像的图像状态确定方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种电力巡检图像的图像状态确定方法，其特征在于，应用于图像状态确定系统中的图像处理终端，所述图像状态确定系统还包括图像采集终端和图像模拟终端，所述图像处理终端分别能够与所述图像采集终端、所述图像模拟终端通信，所述图像采集终端用于对电力设备进行图像采集得到多个实际电力巡检图像，所述图像模拟终端用于对所述电力设备进行图像模拟得到多个模拟电力巡检图像，所述方法包括： 利用随机脉冲噪声分别对多个正常图像进行噪声叠加，得到多个第一异常图像，其中，所述正常图像为多个所述实际电力巡检图像中的图像状态被预先标记为正常的图像； 对于每个所述第一异常图像，利用该第一异常图像中的加噪区域对目标图像中的替换区域进行图像替换，得到第二异常图像，其中，所述加噪区域为被所述随机脉冲噪声叠加的区域，所述目标图像为从多个所述正常图像中随机选取的一张正常图像，所述替换区域为与该第一异常图像中的加噪区域所处位置相同的区域； 利用训练好的图像特征提取模型提取出每个所述正常图像的第一图像特征和每个所述第二异常图像的第二图像特征； 利用每个所述第一图像特征、每个所述第二图像特征和每个所述模拟电力巡检图像的第三图像特征对初始预测模型进行训练得到目标预测模型； 利用所述目标预测模型，根据目标电力巡检图像的第三图像特征确定出所述目标电力巡检图像的图像状态； 所述利用每个所述第一图像特征、每个所述第二图像特征和每个所述模拟电力巡检图像的第三图像特征对初始预测模型进行训练得到目标预测模型，包括： 将每个所述第三图像特征作为第一训练样本集的输入样本，将每个所述第三图像特征所对应的模拟电力巡检图像的第三异常概率值作为所述第一训练样本集的输出样本构建所述第一训练样本集； 利用所述第一训练样本集对初始网络模型进行训练得到目标网络模型； 将每个所述第一图像特征和每个所述第二图像特征作为第二训练样本集的输入样本，将每个所述第一图像特征所对应的正常图像的第一异常概率值和每个所述第二图像特征所对应的第二异常图像的第二异常概率值作为所述第二训练样本集的输出样本构建所述第二训练样本集； 利用所述第二训练样本集，根据所述目标网络模型中的模型参数对所述初始预测模型进行训练得到所述目标预测模型。

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