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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司中山供电局申请的专利隔离开关的动作状态的检测方法及装置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：CN119169608B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411294970.7，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权隔离开关的动作状态的检测方法及装置是由李福鹏;江玉欢;谢幸生;林洪栋;蔡永智;朱浩;张永挺;张勇志;汤晓晖;邓宾晓;丁宗宝;肖帅;谢绍敏;韩彦威设计研发完成，并于2024-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本隔离开关的动作状态的检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种隔离开关的动作状态的检测方法及装置。其中，该方法包括：获取点云数据集；构建初始检测模型，并采用目标损失函数对初始检测模型进行训练，得到目标检测模型；将测试数据输入至目标检测模型中，得到测试数据对应的隔离开关的导电臂对应的第一点云数据、测试数据对应的隔离开关的绝缘支柱对应的第二点云数据、测试数据对应的隔离开关的输电线缆对应的第三点云数据以及测试数据对应的隔离开关的底座对应的第四点云数据；获取第一点云数据对应的向量，至少根据第一点云数据对应的向量，确定隔离开关的动作状态。本发明解决了相关技术中人工巡检效率低并存在安全隐患，图像处理技术需要复杂模型和高计算资源的技术问题。

本发明授权隔离开关的动作状态的检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种隔离开关的动作状态的检测方法，其特征在于，包括： 获取点云数据集，所述点云数据集包括隔离开关对应的多个点云数据，各所述点云数据分别包括多帧通过激光雷达扫描待检测隔离开关得到的点云图像，各所述点云图像分别包括多个点云数据点，所述点云数据集的部分为测试数据，另一部分为训练数据，所述隔离开关至少包括导电臂、绝缘支柱、输电线缆以及底座； 构建初始检测模型，并采用目标损失函数对所述初始检测模型进行训练，得到目标检测模型，其中，所述目标检测模型包括特征提取模块、分类模块以及分割模块，所述特征提取模块的输入端为所述目标检测模型的输入端，所述特征提取模块的输出端分别与所述分类模块的输入端和所述分割模块的输入端连接，所述分类模块的输出端和所述分割模块的输出端为所述目标检测模型的输出端，所述特征提取模块包括堆叠的局部特征提取子模块和注意力子模块，所述特征提取模块用于提取所述目标检测模型的输入数据的点云特征，所述分类模块用于对所述特征提取模块的输出数据进行分类处理，所述分割模块用于对所述特征提取模块的输出数据进行分割处理； 将所述测试数据输入至所述目标检测模型中，得到所述测试数据对应的隔离开关的导电臂对应的第一点云数据、所述测试数据对应的隔离开关的绝缘支柱对应的第二点云数据、所述测试数据对应的隔离开关的输电线缆对应的第三点云数据以及所述测试数据对应的隔离开关的底座对应的第四点云数据； 获取所述第一点云数据对应的向量，至少根据所述第一点云数据对应的向量，确定所述隔离开关的动作状态，所述动作状态包括开状态、合状态、断开过程以及闭合过程，所述开状态为所述隔离开关在不通电时的状态，所述合状态为所述隔离开关在通电时的状态， 所述特征提取模块包括依次连接的第一局部特征提取子模块、第一通道注意力子模块、第二局部特征提取子模块以及第二通道注意力子模块，将所述测试数据输入至所述目标检测模型中，得到所述测试数据对应的隔离开关的导电臂对应的第一点云数据、所述测试数据对应的隔离开关的绝缘支柱对应的第二点云数据、所述测试数据对应的隔离开关的输电线缆对应的第三点云数据以及所述测试数据对应的隔离开关的底座对应的第四点云数据，包括： 将所述测试数据输入至所述第一局部特征提取子模块以对所述测试数据进行第一下采样和第一特征提取处理，得到多个第一点云数据点； 将多个所述第一点云数据点依次输入至所述第一通道注意力子模块以对多个所述第一点云数据点进行第一特征维度加权处理，得到多个第二点云数据点； 将多个所述第二点云数据点输入至所述第二局部特征提取子模块以对多个所述第二点云数据点进行第二下采样和第二特征提取处理，得到多个第三点云数据点； 将多个所述第三点云数据点依次输入至所述第二通道注意力子模块以对多个所述第三点云数据点进行第二特征维度加权处理，得到多个第四点云数据点； 将多个所述测试数据、多个所述第二点云数据点一级多个所述第四点云数据点输入至所述分割模块以分别对多个所述第四点云数据点进行分割处理，得到多个第五点云数据点，所述第五点云数据点的数量与所述测试数据中的点云数据的数量相同； 将多个所述第四点云数据点输入至所述分类模块以分别对多个所述第四点云数据点进行分类处理，得到多个第六点云数据点，多个所述第五点云数据点和多个所述第六点云数据点形成所述第一点云数据、所述第二点云数据、所述第三点云数据以及所述第四点云数据， 所述第一局部特征提取子模块和所述第二局部特征提取子模块相同，所述第一局部特征提取子模块和所述第二局部特征提取子模块分别包括下采样层、权重均值分组层、局部特征点集输入点网层，将所述测试数据输入至所述第一局部特征提取子模块以对所述测试数据进行第一下采样和第一特征提取处理，得到多个第一点云数据点，包括： 将所述测试数据输入至所述下采样层以对所述测试数据进行体素最远点下采样处理，得到第一采样点集，所述第一采样点集包括多个第一采样点； 将所述测试数据和所述第一采样点集输入所述权重均值分组层以所述第一采样点为质心点进行分组处理，得到第二采样点集，所述第二采样点集为各所述第一采样点对应的局部特征点集，所述第二采样点集包括多个第二采样点； 将所述第二采样点集输入所述局部特征点集输入点网层中以分别对多个所述第二采样点进行特征提取处理，得到多个所述第一点云数据点； 将多个所述第二点云数据点输入至所述第二局部特征提取子模块以对多个所述第二点云数据点进行第二下采样和第二特征提取处理，得到多个第三点云数据点，包括： 将多个所述第二点云数据点依次输入至所述下采样层以对所述第二点云数据点进行体素最远点下采样处理，得到第三采样点集，所述第三采样点集包括多个第三采样点； 将多个所述第二点云数据点和所述第三采样点集输入所述权重均值分组层以所述第三采样点为质心点进行分组处理，得到第四采样点集，所述第四采样点集为各所述第三采样点对应的局部特征点集，所述第四采样点集包括多个第四采样点； 将所述第四采样点集输入所述局部特征点集输入点网层中以分别对多个所述第四采样点进行特征提取处理，得到多个所述第三点云数据点， 所述第一通道注意力子模块和所述第二通道注意力子模块相同，所述第一通道注意力子模块和所述第二通道注意力子模块分别包括激活函数层和计算层，将多个所述第一点云数据点依次输入至所述第一通道注意力子模块以对多个所述第一点云数据点进行第一特征维度加权处理，得到多个第二点云数据点，包括： 将多个所述第一点云数据点依次输入至所述激活函数层以分别计算各所述第一点云数据点的特征维度的权重，得到多个第一权重值； 将多个所述第一权重值和对应的所述第一点云数据点输入至所述计算层以分别对所述第一权重值和对应的所述第一点云数据点进行点乘处理，得到多个所述第二点云数据点； 将多个所述第三点云数据点依次输入至所述第二通道注意力子模块以对多个所述第三点云数据点进行第二特征维度加权处理，得到多个第四点云数据点，包括：将多个所述第三点云数据点依次输入至所述激活函数层以分别计算各所述第三点云数据点的特征维度的权重，得到多个第二权重值； 将多个所述第二权重值和对应的所述第三点云数据点输入至所述计算层以分别对所述第二权重值和对应的所述第三点云数据点进行点乘处理，得到多个所述第四点云数据点。

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