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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司湛江供电局申请的专利基于红外图像与DETR的电力设备快速检测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：CN116777839B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310563037.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于红外图像与DETR的电力设备快速检测方法和系统是由吴悦园;林丽霞;陈浩;李华轩;李杏;康钱江;庄凤彩;陈晓儒;王斌;陈智豪;陈婷;吴瑜;陈江;冯文秋设计研发完成，并于2023-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于红外图像与DETR的电力设备快速检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于红外图像与DETR的电力设备快速检测方法和系统，包括构建电力设备红外图像数据集并记录温度数据；对数据集首先进行图像增强处理和数据增强处理，以控制图像的缩放比；构建改进DETR目标检测模型，该目标检测模型结合典型卷积神经网络和基于温度数据的改进transformer架构，用以提取电力设备红外图像的特征信息；利用处理后的数据集训练目标检测模型，并用该目标检测模型检测红外图像中电力设备的类型及位置。本发明面向工程应用中实时检测的要求，本发明提出基于改进Transformer架构的DETR目标检测模型，实现电力设备红外图像的快速检测，辅助检修人员对海量运维图像的筛选。

本发明授权基于红外图像与DETR的电力设备快速检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于红外图像与DETR的电力设备快速检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 构建电力设备红外图像数据集，同时将数据集中电力设备红外图像图像的平均温度进行记录，所述平均温度为每张图像最高温度和最低温度的平均值； 对所述数据集首先进行图像增强处理，以提升电力设备红外图像的局部特征； 对所述数据集再进行数据增强处理，以控制图像的缩放比； 构建改进DETR目标检测模型，所述DETR目标检测模型结合典型卷积神经网络和改进transformer架构，用以提取电力设备红外图像的特征信息，所述改进transformer架构采用基于所述平均温度改进的多头自注意力机制进行特征处理； 利用处理后的所述数据集训练所述改进DETR目标检测模型，并用训练好的所述改进DETR目标检测模型检测红外图像中电力设备的类型及位置； 所述改进DETR目标检测模型的结构包括：主干网络、位置编码、编码器、解码器和预测头，其中，所述主干网络采用ResNet50网络； 在所述改进DETR目标检测模型中，最重要特征处理采用改进的多头自注意力机制，计算公式如下： ； ； ； 式中，F为ResNet50网络提取的特征向量，WQ、WK和WV为权重矩阵，Q、K和V分别表示查询向量、键向量和值向量，d为自注意力输出矩阵Z的维度，Te为电力设备红外图像中温度数据对应的温度参数，i是特征向量D中的索引位置，当Te=1时该公式为标准的softmax函数。

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