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龙图腾网获悉国网山东省电力公司电力科学研究院申请的专利基于深度学习和用户点击的电力设备分割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：CN116862926B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202310747540.5，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于深度学习和用户点击的电力设备分割方法及系统是由林颖;张峰达;刘萌;辜超;李壮壮;孙艺玮;郑文杰;杨祎;李勇;李笋;姚金霞;吕俊涛;邢海文;李文博;乔木;任敬国;李龙龙;李程启;秦佳峰;周加斌设计研发完成，并于2023-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习和用户点击的电力设备分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，提供了基于深度学习和用户点击的电力设备分割方法及系统，包括：获取电力设备红外图像和用户点击；将电力设备红外图像和用户点击一起输入到训练后的深度神经网络，得到电力设备的分割结果；其中，深度神经网络在训练过程中，采用随机采样方法生成初始点击，并通过深度神经网络得到初始分割结果，如果初始分割结果需要修正，则采用迭代采样方法生成点击，并在每次迭代中，将电力设备红外图像、先前掩模、真实掩模及生成的点击，输入到深度神经网络中，训练深度神经网络，更新深度神经网络的参数。允许用户通过交互式的点击迭代地控制分割结果，对分割结果进行修正。

本发明授权基于深度学习和用户点击的电力设备分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习和用户点击的电力设备分割方法，其特征在于，包括： 获取电力设备红外图像和用户点击； 将电力设备红外图像和用户点击一起输入到训练后的深度神经网络，得到电力设备的分割结果； 其中，深度神经网络在训练过程中，采用随机采样方法生成初始点击，并通过深度神经网络得到初始分割结果，如果初始分割结果需要修正，则采用迭代采样方法生成点击，并在每次迭代中，将电力设备红外图像、先前掩模、真实掩模及生成的点击，输入到深度神经网络中，训练深度神经网络，更新深度神经网络的参数； 所述迭代采样方法具体为： 对比先前掩模与真实掩模之间的区别，获取差异像素； 使用连通分量将差异像素分为不同的集群，并根据连通面积选择最大的集群； 在最大的集群内产生一个点，作为点击，并确定点击为正点击还是负点击； 先前掩模为前一轮交互后得到的分割结果；真实掩模为采集的一系列电力设备红外图像的已知像素级标签。

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山东省电力公司电力科学研究院，其通讯地址为：250003 山东省济南市市中区望岳路2000号；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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