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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司杭州市富阳区供电公司;浙江大学申请的专利一种检测电表箱视窗破损的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：CN117237311B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202311250450.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种检测电表箱视窗破损的方法是由郭家圣;杨慕玮;王强;余凯;倪萍;刘波;金杭;杨阳;黄宏标;王浩设计研发完成，并于2023-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种检测电表箱视窗破损的方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种检测电表箱视窗破损的方法，包括获取带有光照特征的各类电表箱照片；标注每张电表箱照片的视窗位置、视窗大小和是否破损信息；训练视窗检测模型，视窗检测模型包括用于提取输入图像的特征图的卷积层；连接于卷积层的最大池化层，以用于缩减特征图的尺寸；连接于最大池化层的Dense层，以用于对特征图进行降维；连接于Dense层的转换层，以用于特征融合和至少三种分辨率转换；连接于转换层的全连接层，以用于输出目标分辨率的视窗；获取待检测电表箱照片并输入精度达到预设值的视窗检测模型中，识别带有是否破损标签的视窗图像并裁切，再输入预设的视窗破损识别模型中。本申请具有降低模型对电表图像识别难度的效果。

本发明授权一种检测电表箱视窗破损的方法在权利要求书中公布了：1.一种检测电表箱视窗破损的方法，其特征在于，包括以下步骤， 获取带有光照特征的各类电表箱照片，构建图像数据集； 标注所述图像数据集中每张电表箱照片的视窗位置、视窗大小和是否破损信息； 将标注的所述图像数据集划分为训练集和测试集； 基于所述训练集，训练视窗检测模型，其中，所述视窗检测模型包括用于提取输入图像的特征图的卷积层；连接于所述卷积层的最大池化层，以用于缩减所述特征图的尺寸；连接于所述最大池化层的Dense层，以用于对所述特征图进行降维；连接于所述Dense层的转换层，以用于特征融合和至少三种分辨率转换；连接于所述转换层的全连接层，以用于输出目标分辨率的视窗； 所述Dense层包括四个层数分别为6、12、12和12的残差块，所述残差块由6或12个子结构构成，所述子结构之间通过密集连接方式结合，所述子结构包括尺寸为1×1的第一卷积层和尺寸为3×3的第二卷积层; 设定每个所述残差块的检测目标，包括， 层数为6的所述残差块和一层数为12的所述残差块用于检测小目标尺寸的特征图； 又一层数为12的所述残差块用于检测中目标尺寸的特征图； 剩余层数为12的所述残差块用于检测大目标尺寸的特征图； 所述转换层的数量为三，每个所述转换层的输入端分别连接于层数为12的所述残差块的输出端，每个所述转换层包括依次串联的1×1的卷积、3×3的卷积、1×1的卷积、3×3的卷积和1×1的卷积； 利用所述测试集测试所述视窗检测模型，直至所述视窗检测模型的输出结果的精度达到预设值； 获取待检测电表箱照片并输入精度达到预设值的所述视窗检测模型中，识别带有是否破损标签的视窗图像并裁切； 将带有是否破损标签的所述视窗图像输入预设的视窗破损识别模型中，得到电表箱视窗的破损结果。

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