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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于深度学习的发电厂类型检测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：CN121353809B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202511900435.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于深度学习的发电厂类型检测方法是由杨彬;汪泽平;刘耀庭设计研发完成，并于2025-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的发电厂类型检测方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于深度学习的发电厂类型检测方法，包括：获取拍摄的发电厂遥感图像；将所述发电厂遥感图像输入发电厂类型检测模型中，得到发电厂的类型检测结果，所述发电厂类型检测模型包括依次连接的特征提取模块、多尺度融合特征模块以及分类和预测模块；所述多尺度融合特征模块包括局部‑全局注意力模块和多级特征融合模块。本申请所提方法，能够检测不同类型的电厂，还适应目标电厂尺度相差极大的情况，在多尺度的电厂检测中也能有精准的检测性能，以及在面对背景与电厂高度相似的情况时，仍保持精准的检测效果。

本发明授权一种基于深度学习的发电厂类型检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的发电厂类型检测方法，其特征在于，包括： 获取拍摄的发电厂遥感图像； 将所述发电厂遥感图像输入发电厂类型检测模型中，得到发电厂的类型检测结果；所述发电厂类型检测模型包括依次连接的特征提取模块、多尺度融合特征模块以及分类和预测模块；所述多尺度融合特征模块包括局部-全局注意力模块和多级特征融合模块； 所述将所述发电厂遥感图像输入发电厂类型检测模型中，得到发电厂的类型检测结果，包括： 将所述发电厂遥感图像，输入所述特征提取模块中，得到多尺度电厂语义特征； 将所述多尺度电厂语义特征，输入所述多尺度融合特征模块，得到多尺度融合特征； 将所述多尺度融合特征，输入所述分类和预测模块中，得到发电厂的类型检测结果； 所述将所述多尺度电厂语义特征输入所述多尺度融合特征模块，得到多尺度融合特征，包括： 将所述多尺度电厂语义特征，输入所述局部-全局注意力模块，得到多尺度局部-全局聚合特征； 将所述多尺度局部-全局聚合特征，输入所述多级特征融合模块，得到多尺度融合特征； 所述多级特征融合模块包括多级强弱特征增强模块和特征增强模块；所述多尺度局部-全局聚合特征至少包括第一尺度局部-全局聚合特征和第二尺度局部-全局聚合特征；所述将所述多尺度局部-全局聚合特征，输入所述多级特征融合模块，得到多尺度融合特征，包括： 将所述第一尺度局部-全局聚合特征经过1×1卷积处理后，得到第一尺度卷积局部-全局聚合特征； 将所述第二尺度局部-全局聚合特征经过上采样和1×1卷积处理后，得到上采样第二尺度卷积局部-全局聚合特征； 将所述第一尺度卷积局部-全局聚合特征和所述上采样第二尺度卷积局部-全局聚合特征，输入所述特征增强模块后，得到第一尺度特征增强后的聚合特征； 将所述第一尺度卷积局部-全局聚合特征和所述上采样第二尺度卷积局部-全局聚合特征，输入所述强弱特征增强模块，得到第一尺度强弱特征增强后的聚合特征； 将所述第一尺度强弱特征增强后的聚合特征，和所述第一尺度特征增强后的聚合特征进行像素级的相加，得到多尺度融合特征； 所述将所述第一尺度卷积局部-全局聚合特征和所述上采样第二尺度卷积局部-全局聚合特征，输入所述强弱特征增强模块，得到第一尺度强弱特征增强后的聚合特征，包括： 将所述第一尺度卷积局部-全局聚合特征和所述上采样第二尺度卷积局部-全局聚合特征进行像素级的相加，得到初步融合特征； 将所述第一尺度卷积局部-全局聚合特征和所述上采样第二尺度卷积局部-全局聚合特征和所述初步融合特征，通过平均池化操作沿空间维度聚合后，利用sigmoid函数计算得到第一尺度卷积通道维度权重、第二尺度卷积通道维度权重和初步融合特征通道维度权重； 将所述第一尺度卷积通道维度权重和所述初步融合特征通道维度权重进行比较，将权重高的作为第一强特征权重，权重低的作为第一弱特征权重； 将所述第二尺度卷积通道维度权重和所述初步融合特征通道维度权重进行比较，将权重高的作为第二强特征权重，权重低的作为第二弱特征权重； 采用所述第一强特征权重和所述第二强特征权重，对所述初步融合特征进行调制，得到聚集强特征； 采用所述第一弱特征权重和所述第二弱特征权重，对所述初步融合特征进行调制，得到聚集弱特征； 对所述聚集强特征通过1×1卷积进行细化后，和经过通道注意力处理过的聚集弱特征进行相加，得到第一尺度强弱特征增强后的聚合特征。

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