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龙图腾网获悉国网湖北省电力有限公司超高压公司申请的专利一种基于注意力机制的输电线路小部件属性识别方法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：CN115775331B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202211471123.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于注意力机制的输电线路小部件属性识别方法是由钟燃;朱传刚;黄宇进;葛雄;雷雨;辛巍;杨景嵛;苏中立;谢富贵;李嗣;任斌设计研发完成，并于2022-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力机制的输电线路小部件属性识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于图片识别技术领域，公开了一种基于注意力机制的输电线路小部件属性识别方法，包括以下步骤：S1：构造输电线路小部件图像自注意力机制编码器；S2：构造输电线路小部件属性分类器；S3：输电线路小部件属性分类器训练及推理。把需要属性识别的输电线路小部件图像切分成小块，对每个小块使用卷积神经网络的局部注意力机制的特征图提取，将提取的特征使用Transformer的全局注意力机制的特征图提取，将提取的特征图经过全连接层进行分类，相对于传统的图像处理方法，极大的提高了图像属性识别的准确率，从而解决了现有技术中存在的针对输电线路小部件图像存在的局部或全局模糊特征识别获取准确率低等技术问题。

本发明授权一种基于注意力机制的输电线路小部件属性识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的输电线路小部件属性识别方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： S1：获得输电线路小部件图像，并对所述输电线路小部件图像依次进行图像分块处理、分块图像局部自注意力计算处理及全局图像自注意力计算，其中，图像块图像局部自注意力计算处理方法为，对不同尺寸的矩形方块进行局部自注意力体制学习，使用三种卷积核对矩形方块图像进行卷积计算，将卷积前的数值张量和卷积后的张量进行位相乘，实现自注意力功能；使用三种卷积核对每个矩形方块图像进行卷积计算，三种卷积核分别kdkd卷积核、2d‑12d‑1扩张卷积核、11卷积核，；其中，k为patch图像矩形方框的边长，d为扩张卷积核的间隔，Convk×k为kdkd卷积核、Convd为2d‑12d‑1卷积核，Conv1×1为11卷积核，fpatch为patch矩形块特征图，attentionpatch为patch矩形块的注意力特征，h、w和d分别为特征图的长、宽、特征长度，将卷积前的数值张量与卷积后的张量进行位相乘： ； 式中， f’patch为添加注意力后的patch矩形块特征图，通过该方法实现一层局部注意力的计算，通过多层串联进行深度局部自注意力学习； S2：构造输电线路小部件属性分类器； S3：输电线路小部件属性分类器训练及推理。

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