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龙图腾网获悉江苏电力信息技术有限公司申请的专利一种电力图像的检索方法和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：CN121009203B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511543630.8，技术领域涉及：G06F16/53；该发明授权一种电力图像的检索方法和系统是由陈咏秋;凌进;马康;李阳春;朱晓东;周司徒设计研发完成，并于2025-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力图像的检索方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电力图像的检索方法和系统，该方法包括对覆盖多种电力场景的电力图像进行预处理；使用以Swin‑Transformer为骨干并嵌入光谱感知通道注意力模块和多尺度空间注意力模块的三重注意力协同网络提取预处理后电力图像的特征向量；对特征向量进行归一化和光谱敏感PCA降维，并建立分布式特征索引库；将待检索电力图像经三重注意力协同网络输出的特征向量与所述分布式特征索引库中特征向量执行逐向量的相似度计算并排序，输出检索结果。

本发明授权一种电力图像的检索方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种电力图像的检索方法，其特征在于，包括： 对覆盖多种电力场景的电力图像进行预处理，所述预处理包括尺寸标准化、数据增强和缺陷导向增强； 使用以Swin‑Transformer为骨干并嵌入光谱感知通道注意力模块和多尺度空间注意力模块的三重注意力协同网络提取预处理后电力图像的特征向量，所述三重注意力协同网络采用考虑电力语义三元组采样和联合损失函数的少样本对比蒸馏训练策略训练得到； 对特征向量进行归一化和光谱敏感PCA降维，并建立分布式特征索引库； 将待检索电力图像经由所述三重注意力协同网络提取得到的特征向量作为查询向量，与所述分布式特征索引库中的所有特征向量进行相似度计算，并按相似度由高至低进行排序，最终输出排序后的检索结果； 所述三重注意力协同网络首先通过Swin‑Transformer的Patch Partition模块对输入图像进行patch分块与窗口划分工作，进而通过Swin‑Transformer的四个阶段依次构建出不同尺度的特征图； 每一阶段末端插入光谱感知通道注意力模块，该光谱感知通道注意力模块对各阶段输出特征图执行全局平均池化、自适应核大小的一维卷积、Sigmoid 激活操作，生成通道权重向量；该通道权重向量与原输出特征图逐通道相乘，得到通道增强的特征图； 在Swin‑Transformer第四阶段输出端嵌入的多尺度空间注意力模块中，将输入特征图沿通道维度均匀划分为多个互斥子组，每组在独立参数空间内学习局部语义；随后，在每个子组内并行部署两条差异化分支，结合水平与垂直全局平均池化，并通过1×1卷积聚合通道上下文，构建轻量级通道描述符分支，用于捕获短程邻域响应；第二条分支采用3×3 卷积分支以等效感受野扩展方式抽取中长程空间依赖； 两路分支内部进行特征变换后，通过Softmax函数生成空间注意力权重，再与另一通路提供的特征图进行矩阵乘法，以建模长程全局依赖；两路分支输出特征经拼接与1×1卷积融合后，通过Sigmoid激活函数生成二维空间注意力权重图；该权重图与原输入特征图进行逐像素相乘，实现空间域的自适应重校准；最后，沿通道维度拼接所有子组的增强结果，形成兼具局部细节感知与全局上下文一致性的联合表征增强特征图。

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