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龙图腾网获悉国电南瑞南京控制系统有限公司;国电南瑞科技股份有限公司申请的专利一种变电站数字表计检测网络模型压缩方法和系统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：CN116977795B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202311093950.9，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种变电站数字表计检测网络模型压缩方法和系统是由张昭;常波;周华良;陈西海;周建新;姜啸远;曹勇;杨莎;黄树欣;裴玉龙;王晶;孙瀚设计研发完成，并于2023-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种变电站数字表计检测网络模型压缩方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种变电站数字表计检测网络模型压缩方法和系统，该方法包括：采集变电站数字表计样本图像，预处理后形成训练集；利用训练集训练基于改进的YOLOV5算法的网络模型，得到变电站数字表计检测模型；通过局部搜索算法求取置换矩阵P，重新排列模型中的权重矩阵W；通过SR‑C退火量化算法求取近似表示权重矩阵W的质心码本C和代码B；通过优化算法微调质心码本C；将质心码本C和代码B作为压缩后的模型部署在边缘设备上，利用该模型对变电站数字表计进行识别。本发明能够大幅度削减数字表计模型占据的存储空间，节省边缘设备的计算资源。

本发明授权一种变电站数字表计检测网络模型压缩方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种变电站数字表计检测网络模型压缩方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集变电站数字表计样本图像，并对采集到的变电站数字表计样本图像筛选扩充整理后进行预处理，形成训练集； 利用训练集训练预先构建的基于改进的YOLOV5算法的网络模型，得到变电站数字表计检测网络模型； 通过随机局部搜索算法对变电站数字表计检测网络模型的各层神经网络进行处理，得到失真率局部最小的置换矩阵P； 利用置换矩阵P对变电站数字表计检测网络模型的各层神经网络的权重矩阵W进行重新排列，得到新的权重矩阵WP； 采用SR-C退火量化算法聚类求取用于重构权重矩阵WP的质心码本C和代码B； 基于变电站采集数字样本图像数据集和损失函数通过优化算法微调质心码本C； 将质心码本C和代码B作为压缩后的变电站数字表计检测网络模型部署在边缘计算设备上； 利用边缘计算设备上的变电站数字表计检测网络模型对变电站数字表计进行识别； 所述通过随机局部搜索算法对变电站数字表计检测网络模型的各层神经网络进行处理，得到失真率局部最小的置换矩阵P，包括： 通过随机局部搜索算法随机选择变电站数字表计检测网络模型的一层神经网络的权重矩阵W中的两行，当二者交换后的协方差小于交换前的协方差时将二者进行交换，否则不予交换；将上述操作迭代预定次数后结束搜索算法。

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