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龙图腾网获悉国网智能科技股份有限公司;国网山东省电力公司日照供电公司申请的专利适用于变电设备漏油检测的多维图像前端分析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：CN115131643B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202110271246.2，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权适用于变电设备漏油检测的多维图像前端分析方法及系统是由许荣浩;王万国;王振利;李建祥;周大洲;慕世友;王海鹏;郭锐;王琦;王勇;徐康;张旭;刘广秀;刘丕玉;张海龙设计研发完成，并于2021-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本适用于变电设备漏油检测的多维图像前端分析方法及系统在说明书摘要公布了：本公开提供了一种适用于变电设备漏油检测的多维图像前端分析方法及系统，获取待检测设备的图像数据和环境感知数据；待检测设备的图像数据至少包括：设备顶部图像、设备中部图像和设备地面图像，环境感知数据至少包括设备红外检测图像数据和设备温度检测数据；利用预设的神经网络模型，分别对得到的待检测设备的图像数据和环境感知数据进行识别处理，综合各个识别结果，得到设备漏油缺陷的最终识别结果；本公开基于多维立体图像，对变电站带油设备进行多维图像分析，结合周边多维环境信息，判断设备漏油，同时对变电站巡检机器人运算系统进行组合优化，提高了变电站巡检机器人对设备漏油缺陷的识别性能。

本发明授权适用于变电设备漏油检测的多维图像前端分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种适用于变电设备漏油检测的多维图像前端分析方法，其特征在于：包括以下步骤： 获取待检测设备的图像数据和环境感知数据； 待检测设备的图像数据至少包括：设备顶部图像、设备中部图像和设备地面图像，环境感知数据至少包括设备红外检测图像数据和设备温度检测数据； 利用预设的神经网络模型，分别对得到的待检测设备的图像数据和环境感知数据进行识别处理，综合各个识别结果，得到设备漏油缺陷的最终识别结果； 综合各个识别结果，得到设备漏油缺陷的最终识别结果，包括以下步骤： 若设备温度整体异常且地面存在渗油，判定设备存在漏油问题，根据获取的设备红外异常区域及设备外部状态信息进行综合判断，得到具体漏油位置； 基于多维立体图像，对变电站带油设备进行多维图像分析，结合周边多维环境信息，判断设备是否漏油，同时训练三个级联的R-CNN检测器，每个级联检测器设置不同的IOU，将当前网络的输出用作下一个更高精度的网络输入。

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国网智能科技股份有限公司;国网山东省电力公司日照供电公司，其通讯地址为：250101 山东省济南市高新孙村片区飞跃大道以南、26号路以东(ICT产业园内)电力智能机器人生产项目101；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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