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龙图腾网获悉合肥中科类脑智能技术有限公司申请的专利变电站巡检增量训练方法及介质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：CN121544988B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610074694.6，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权变电站巡检增量训练方法及介质是由许秋菊;张海涛;艾坤;刘海峰设计研发完成，并于2026-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本变电站巡检增量训练方法及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种涉及图像处理技术领域的变电站巡检增量训练方法及介质，所述方法包括：对增量巡检图像数据中新增设备类别进行标注，并生成用于标注所述增量巡检图像数据中已学习设备类别的伪标签；基于增量训练任务构建提示机制，生成增量训练任务的任务提示向量和实例提示向量，并在基础检测模型的检测头前引入交叉注意力模块，将任务提示向量和实例提示向量以注意力方式融合至所述交叉注意力模块；在限制基础检测模型中至少部分共享参数更新的条件下，利用增量训练任务对交叉注意力模块与检测头进行微调训练。采用该方法能够在不依赖原始训练数据的前提下，实现新增设备类别的快速增量适配，显著降低训练成本并提升巡检系统的部署效率。

本发明授权变电站巡检增量训练方法及介质在权利要求书中公布了：1.一种变电站巡检增量训练方法，其特征在于，包括： 获取增量巡检图像数据，对所述增量巡检图像数据中新增设备类别进行标注，并生成用于标注所述增量巡检图像数据中已学习设备类别的伪标签； 基于所述增量巡检图像数据与新增设备类别标注结果及伪标签，构建增量训练任务； 基于所述增量训练任务构建提示机制，生成所述增量训练任务的任务提示向量和实例提示向量，并在基础检测模型的检测头前引入交叉注意力模块，将任务提示向量和实例提示向量以注意力方式融合至所述交叉注意力模块，包括：对所述任务提示向量和所述实例提示向量进行加权平均融合，生成复合提示向量；对所述复合提示向量进行线性变换，拆分为键向量与值向量；将所述键向量与所述值向量分别作为键和值的前缀，拼接至所述检测头对应层的键矩阵和值矩阵中，作为前缀键和值参与所述检测头的交叉注意力计算；其中，所述基础检测模型为基于已标注的初始巡检图像数据训练得到的目标检测模型；所述任务提示向量表征增量训练任务的语义信息；所述实例提示向量表征巡检场景的实例级上下文信息； 在限制所述基础检测模型中至少部分共享参数更新的条件下，利用所述增量训练任务对所述交叉注意力模块与所述检测头进行微调训练，并更新所述基础检测模型的类别映射和模型参数。

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