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龙图腾网获悉国网福建省电力有限公司电力科学研究院;国网福建省电力有限公司;天津航天中为数据系统科技有限公司申请的专利一种基于Transformer的特征融合增强电网隐患目标识别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：CN119027806B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202411041181.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于Transformer的特征融合增强电网隐患目标识别方法是由王晓杰;许军;王利伟;闫皓炜;王森;孙振蓉;燕正亮;孟秀军;方超颖;郑钟楠;黄友聪设计研发完成，并于2024-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Transformer的特征融合增强电网隐患目标识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于Transformer的特征融合增强电网隐患目标识别方法，所述识别方法以DINO‑DETR为基础，结合全局语义网络GSNet和融合增强模块FRM来提取和整合丰富的主干特征；通过ResNet从图像中提取多尺度特征，并通过GSNet进行全局增强，然后利用FRM模块进一步融合相邻尺度的特征；融合后的特征送入带有位置嵌入的Transformer编码器；在编码器的decoder阶段，引入混合query选择策略，将decoderquery分为位置query和内容query，利用可变形注意力机制细化特征并逐层更新query，以有效地识别电网隐患目标的精确位置和分类，提升电网隐患目标检测的准确性和效率；本发明能有效地识别电网隐患目标的精确位置和分类，提升电网隐患目标检测的准确性和效率。

本发明授权一种基于Transformer的特征融合增强电网隐患目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer的特征融合增强电网隐患目标识别方法，其特征在于： 包括以下步骤； 步骤S1：数据预处理及数据集构建，对采集到的遥感影像进行预处理，包括辐射校正、大气校正和地理校正，以消除影像中的噪声和误差，并对遥感影像图像中的电网隐患目标进行像素级的人工标注，附加标签，建立遥感影像电网隐患目标数据集； 步骤S2：构建Transformer的特征融合增强总体网络模型，以DINO-DETR作为基础模型，并进一步采用一个全局语义网络GSNet和一个融合增强模块FRM，获得丰富的主干特征； 步骤S3：进一步的构建步骤S2中全局语义网络GSNet，GSNet使用卷积内核或是全局卷积来扩展有效特征感知范围，为限制直接的k×k核卷积导致增加参数的数量，GSNet采用1×k+k×1和k×1+1×k的组合卷积，以对称和深度可分离的组合卷积包含详细的上下文信息，同时减少参数的数量和计算成本； 步骤S4：进一步的构建步骤S2中的融合增强模块FRM，当不同尺度的特征图存在语义信息差距，直接级联并不是一种合理的跨尺度融合方法时，FRM引入一个来自主干的残差分支来注入各种空间上下文信息；以残差结构在原始特征的基础上叠加深度特征，实现全局信息和局部信息的融合；然后，采用堆叠卷积层来消除插值引起的混叠效应，减少信道中的信息损失，增强特征表征能力；增强的特征金字塔包含了更多的更高层次和语义信息； 步骤S5：进一步的构建步骤S2中的encoder和decoder模块的注意力网络，其中采用DeformableAttention方式，即在Attention模块中加入采样机制，忽略输入图像的尺寸； 步骤S2的具体方法为：针对给定的图像，采用ResNet提取多尺度特征，然后将多尺度特征分别输入GSNet得到全局增强后的对应尺度特征，进一步将相邻尺度的主干特征、全局增强特征输入FRM模块得到融合增强的多尺度特征，然后将这些特征输入具有相应位置嵌入的Transformer编码器，在decoder之前，将decoderquery视作位置query和内容query；采用混合query选择策略，将anchors初始化为解码器的位置query，通过初始化的anchor和可学习的内容query，使用可变形的注意力DeformableAttention来组合输入编码器的特征并逐层更新query，最终输出细化的电网隐患目标位置坐标和由细化的内容特征预测的分类结果。

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