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龙图腾网获悉合肥中科类脑智能技术有限公司申请的专利小样本场景的变电站缺陷检测方法、装置、设备和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：CN120747486B 。

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：202511237714.9，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权小样本场景的变电站缺陷检测方法、装置、设备和介质是由杨辰;丁海松;常峰;王子磊;赵峰设计研发完成，并于2025-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本小样本场景的变电站缺陷检测方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种小样本场景的变电站缺陷检测方法、装置、设备和介质，涉及变电站缺陷检测技术领域，所述方法包括：回归网络对候选预测框进行空间扩展与网格采样，结合类别原型向量与注意力机制进行原型特征嵌入，并构建掩码堆叠的区域传播机制，输出目标框预测结果；目标分类网络基于候选预测框与类别原型向量，筛选得到候选缺陷类别集合，并通过构建类内响应嵌入、类间排序嵌入及背景语义嵌入，采用多源嵌入融合方式生成候选缺陷类别置信度；引入图文对齐网络，对位于预设区间范围内的候选预测框的语义一致性进行辅助评分，得到校准后的候选缺陷类别置信度。采用该方法能够提升在样本有限情况下的缺陷检测精度。

本发明授权小样本场景的变电站缺陷检测方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种小样本场景的变电站缺陷检测方法，其特征在于，包括： 将待检测的变电站巡检图像分别输入至主干网络和RPN网络，提取所述变电站巡检图像的全图特征和候选预测框； 将所述变电站巡检图像的全图特征和候选预测框输入至训练完成的融合原型注意力与掩码传播的回归网络进行处理；所述回归网络用于对所述候选预测框进行空间扩展与网格采样，结合类别原型向量与注意力机制进行原型特征嵌入，并基于二值掩码构建掩码堆叠的区域传播机制，输出目标框预测结果； 将所述变电站巡检图像的全图特征和候选预测框输入至训练完成的目标分类网络进行处理；所述目标分类网络用于基于所述候选预测框与所述类别原型向量之间的相似度，筛选得到候选缺陷类别集合，并通过构建类内响应嵌入、类间排序嵌入及背景语义嵌入，采用多源嵌入融合方式生成所述候选预测框的候选缺陷类别置信度； 引入图文对齐网络，对候选缺陷类别置信度位于预设区间范围内的候选预测框的语义一致性进行辅助评分，得到校准后的候选缺陷类别置信度； 其中，所述类别原型向量在模型训练过程中构建，并基于动量更新机制进行动态更新。

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