买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉湖南蛛蛛机器人科技有限公司申请的专利基于图像分析的GIS开关设备运行状态评估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：CN121147637B 。

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：202511597848.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于图像分析的GIS开关设备运行状态评估方法及系统是由刘春军;王栋;卢廿廿设计研发完成，并于2025-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像分析的GIS开关设备运行状态评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电力设备监测技术领域，公开了基于图像分析的GIS开关设备运行状态评估方法及系统，分别采用高清摄像头、红外热像仪和紫外成像仪采集GIS开关设备的初始图像；采用自适应中值滤波算法对采集的初始图像进行去噪处理，采用直方图均衡化与CLAHE相结合的方式对去噪后图像进行增强处理，得到预处理后的图像；将预处理后的图像输入特征提取模型，并将提取的特征向量拼接为多维特征矩阵，通过粒子群优化算法动态调整特征的权重；将多维特征矩阵输入LSTM神经网络，根据设备健康指数划分设备状态等级，输出GIS开关设备的运行状态评估结果，进行分级预警；本发明有效提高对GIS开关设备运行状态的识别准确率。

本发明授权基于图像分析的GIS开关设备运行状态评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于图像分析的GIS开关设备运行状态评估方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 分别采用高清摄像头、红外热像仪和紫外成像仪采集GIS开关设备的初始图像； 采用自适应中值滤波算法对采集的初始图像进行去噪处理，采用直方图均衡化与CLAHE相结合的方式对去噪后图像进行增强处理，得到预处理后的图像； 将预处理后的图像输入特征提取模型，并将提取的特征向量拼接为多维特征矩阵，通过粒子群优化算法动态调整特征的权重，其中特征提取模型包括YOLOv8网络、U‑Net网络和FasterR‑CNN网络； 将多维特征矩阵输入LSTM神经网络，得到设备健康指数，并根据设备健康指数划分设备状态等级，输出GIS开关设备的运行状态评估结果； 根据GIS开关设备的运行状态评估结果进行分级预警； 所述将预处理后的图像输入特征提取模型，并将提取的特征向量拼接为多维特征矩阵，通过粒子群优化算法动态调整特征的权重，包括： 将预处理后的图像输入特征提取模型，YOLOv8网络提取表观缺陷特征向量，U‑Net网络提取温度特征向量，FasterR‑CNN网络提取放电特征向量； 将三个网络输出的特征向量拼接为多维特征矩阵，初始化粒子群的位置和速度，每个粒子代表一组特征权重； 计算每个粒子的适应度值，根据特征对GIS开关设备状态评估的贡献度更新粒子的全局最优位置和个体最优位置； 根据粒子群迭代调整粒子的位置和速度，直至达到预设的迭代次数，得到优化后的特征权重，完成对多维特征矩阵中各特征的动态加权； 所述YOLOv8网络提取表观缺陷特征向量，包括： 将预处理后的图像输入YOLOv8架构的骨干网络，先对图像进行初始卷积操作，将图像的通道数进行调整，同时压缩图像的空间尺寸； 骨干网络通过多个CSP模块对图像特征进行逐步提取，每个CSP模块将输入特征分为两个分支，一个分支经过多次卷积操作，另一个分支直接进行连接，将两个分支的特征进行融合，提取出不同尺度的图像特征； 颈部网络通过上采样和下采样操作，将骨干网络输出的不同尺度的图像特征进行融合，得到融合后的多尺度特征图； 融合后的特征图输入头部网络，通过卷积操作对特征进行处理，基于锚框机制，对图像中的目标进行预测，确定表观缺陷的位置和类别信息，得到表观缺陷特征向量； 所述U‑Net网络提取温度特征向量，包括： 将预处理后的图像输入U‑Net网络的编码器部分，编码器由多个卷积块和池化层组成，每个卷积块通过卷积操作提取图像特征，池化层对特征图进行下采样，逐步提取图像的深层特征； 深层特征进入解码器部分，解码器通过上采样操作将深层特征的空间尺寸放大，与编码器对应层的特征图尺寸相匹配，上采样后的特征与编码器保存的对应层特征图进行拼接融合； 经过多次上采样和特征融合操作后，解码器输出与输入图像尺寸相同的特征图，提取出包括局部热点温度和温差梯度的特征，转化为温度特征向量；所述FasterR‑CNN网络提取放电特征向量，包括： 将预处理后的图像输入FasterR‑CNN网络的特征提取网络，通过卷积操作和池化操作对图像进行处理，提取出图像的全局特征图； 将全局特征图输入区域提议网络，区域提议网络通过滑动窗口在特征图上生成多个候选锚框，再对锚框进行分类和边界框回归，筛选出可能包含目标的候选区域； 对筛选出的候选区域采用感兴趣区域池化操作，将不同尺寸的候选区域特征图转化为固定尺寸的特征向量； 将固定尺寸的特征向量输入分类器和回归器，得到准确的目标区域，统计放电脉冲数量和能量分布，转化为放电特征向量。

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湖南蛛蛛机器人科技有限公司，其通讯地址为：410100 湖南省长沙市雨花区振华路199号湖南环保科技产业园创业中心101(544室)；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。