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龙图腾网获悉国家电网有限公司华东分部;中国电力科学研究院有限公司申请的专利一种变电站监控系统检测方法、装置、介质以及电子设备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：CN119622439B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202411424755.4，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种变电站监控系统检测方法、装置、介质以及电子设备是由张亮;屈刚;翟海保;杨青;吴鑫;王兴志;金皓纯;徐歆;姚志强设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种变电站监控系统检测方法、装置、介质以及电子设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种变电站监控系统检测方法、装置、介质以及电子设备。涉及变电站技术领域，其中方法包括：基于检测需求确定待检测监控系统的被监控对象和与所述被监控对象对应的测试数据集；响应于用户的测试操作控制指令，根据所述测试数据集控制所述被监控对象进行测试操作；获取预设图像采集器采集的所述被监控对象执行所述测试操作后生成的图像数据；采用预设图像识别模型对所述图像数据进行识别，得到所述待检测监控系统的检测结果。本申请的方法可以提高种变电站监控系统检测效率以及准确性。

本发明授权一种变电站监控系统检测方法、装置、介质以及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种变电站监控系统检测方法，其特征在于，包括： 基于检测需求确定待检测监控系统的被监控对象和与所述被监控对象对应的测试数据集； 响应于用户的测试操作控制指令，根据所述测试数据集控制所述被监控对象进行测试操作； 获取预设图像采集器采集的所述被监控对象执行所述测试操作后生成的图像数据； 采用预设图像识别模型对所述图像数据进行识别，得到所述待检测监控系统的检测结果； 在采用预设图像识别模型对所述图像数据进行识别，得到所述待检测监控系统的检测结果之前所述方法还包括：构建预设图像识别模型； 所述构建预设图像识别模型具体包括： 采用初始神经网络识别模型的输入层对标签数据集中的各标签数据进行预处理，得到与各所述标签数据对应的第一图像数据； 采用所述初始神经网络识别模型的卷积层对各所述第一图像数据进行局部特征提取，得到与各所述第一图像数据对应的第一特征数据； 采用所述初始神经网络识别模型的池化层对各所述特征数据进行下采样处理，得到与各所述第一特征数据对应的第二特征数据； 采用所述初始神经网络识别模型的全连接层对各所述第二特征数据进行识别，得到初始预测数据集； 基于所述初始预测数据集和所述标签数据集采用预设交叉熵损失函数对所述初始神经网络识别模型的模型参数进行更新，生成当前神经网络识别模型； 基于所述标签数据集作为训练样本，循环迭代的对所述当前神经网络识别模型进行模型训练，直至采用所述预设交叉熵损失函数进行计算处理得到的损失值满足预设条件的情况下，将所述当前神经网络识别模型确定为所述预设图像识别模型； 所述采用预设图像识别模型对所述图像数据进行识别，得到所述待检测监控系统的检测结果，具体包括： 对所述图像数据进行预处理，得到待识别图像； 采用所述预设图像识别模型对所述待识别图像进行识别，得到与所述待识别图像中的所述被监控对象对应的预测数据集； 基于所述测试数据集对所述预测数据集进行检测，得到所述待检测监控系统的检测结果； 所述采用所述预设图像识别模型对所述待识别图像进行识别，得到与所述待识别图像中的所述被监控对象对应的预测数据集，具体包括： 采用所述预设图像识别模型的输入层对所述待识别图像进行预处理，得到与所述待识别图像对应的第二图像数据； 采用所述预设图像识别模型的卷积层对所述第二图像数据进行局部特征提取，得到与所述第二图像数据对应的第一目标特征数据； 采用所述预设图像识别模型的池化层对所述第一目标特征数据进行下采样处理，得到与所述第一目标特征数据对应的第二目标特征数据； 采用所述预设图像识别模型的全连接层对所述第二目标特征数据进行识别，得到与所述待识别图像中的所述被监控对象对应的预测数据集； 其中，所述预测数据集包括预测设备信息、预测类别信息、预测遥测数据以及预测遥信数据。

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