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龙图腾网获悉河南国基电气设备有限公司申请的专利一种变电站电气设备异常监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：CN118552890B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202410509439.0，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种变电站电气设备异常监测方法是由王建刚;璩丰丰设计研发完成，并于2024-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种变电站电气设备异常监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种变电站电气设备异常监测方法和装置。所述方法，包括如下步骤：步骤100，采集变电站电气设备的红外热成像图像和可见光图像；步骤200，使用训练好的改进的SSD模型对上述热红外图像进行热故障检测，若检测结果为出现热故障，则将故障信息发送给客户端，若检测结果为正常，则执行步骤300；步骤300，将上述可见光图像输入训练好的改进的Yolov5s模型进行烟雾检测和识别，若检测结果为产生烟雾，则将故障信息发送给客户端。本发明的变电站电气设备异常监测方法和装置，通过以上逐步故障监测实现了高效率、高安全性、更准确、更及时监测变电站电气设备异常故障的技术效果。

本发明授权一种变电站电气设备异常监测方法在权利要求书中公布了：1.一种变电站电气设备异常监测方法，包括如下步骤： 步骤100，采集变电站电气设备的红外热成像图像和可见光图像； 步骤200，使用训练好的改进的SSD模型对上述红外热成像图像进行热故障检测，若检测结果为出现热故障，则将故障信息发送给客户端，若检测结果为正常，则执行步骤300； 步骤300，将上述可见光图像输入训练好的改进的Yolov5s模型进行烟雾检测和识别，若检测结果为产生烟雾，则将故障信息发送给客户端； 所述使用训练好的改进的SSD模型对上述红外热成像图像进行热故障检测，还包括如下步骤： 步骤210，对SSD模型进行改进：输入的图像会生成7个卷积特征层，在第二个卷积特征层和第三个卷积特征层之间引入注意力机制，得到的新的特征图作为第二个卷积特征层的输出，同时输入第三个卷积特征层；同时在第三个卷积特征层和第四个卷积特征层之间引入SPP网络，将SPP网络的输出作为第四个卷积特征层的输入；所述的注意力机制包括通道注意力和空间注意力，关于通道注意力，首先对输入的特征图进行平均池化操作以及最大池化操作，分别产生大小为1*1*C的通道权重矩阵，然后经过同一个MLP进行学习，得到通道的注意力权重，之后再经过Sigmoid函数进行归一化操作；权重再经过乘法添加到原始的特征图上，得到添加了通道注意力机制的特征结果；在空间注意力中，首先，对输入的特征进行平均池化操作以及最大池化操作，然后经过7*7的卷积以及Relu激活函数来降低特征图的维度，再经过一次卷积后恢复到原来的维度，最后经过Sigmoid激活函数标准化处理后得到空间注意力权重，空间注意力权重经过乘法添加到通道注意力机制的特征结果上，从而得到添加了空间注意力机制的特征结果；对SSD模型中损失函数中的定位损失进行改进，采用如下定位损失： 式中，π2b,bgt表示预测框和真实框的中心点距离的平方，D2表示预测框和真实框最小外接矩形框的对角线长度的平方，π2w,wgt和π2h,hgt分别表示预测框和真实框宽度差异的平方以及高度差异的平方；Dw 2和分别表示外接矩形框宽度和高度的平方，IOU是目标检测任务中常用的表征定位准确程度指标； 步骤220，使用训练样本集对改进后的SSD模型进行训练，得到训练后的改进的SSD模型； 步骤230，使用训练好的改进的SSD模型对上述红外热成像图像进行热故障检测。

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