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龙图腾网获悉国网智能科技股份有限公司申请的专利变电站设备缺陷的识别方法、装置、电子设备及存储介质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：CN114757941B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202210556740.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权变电站设备缺陷的识别方法、装置、电子设备及存储介质是由王琦;王振利;王万国;徐康;孙志周;崔其会;郭修霄;张志;刘晗;李振宇;杨月琛;王晓丹;刘海波;张海龙设计研发完成，并于2022-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本变电站设备缺陷的识别方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种变电站设备缺陷的识别方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：获取待检测的变电站设备的目标设备图像；将目标设备图像输入至预先训练完成的设备缺陷识别模型中，得到变电站设备缺陷的识别结果；其中，设备缺陷识别模型包括并联的卷积模块与全连接模块，卷积模块包括至少一个卷积层和与卷积层串联的至少一个全连接层，全连接模块包括至少一个全连接层组成的全连接模块。本发明实施例的技术方案，通过预先建立卷积模块与全连接模块并联的设备缺陷识别模型，能够同时识别目标设备图像中缺陷所在位置并定位缺陷类型，减少了人工参与程度，提高了变电站设备缺陷识别的效率和准确率。

本发明授权变电站设备缺陷的识别方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种变电站设备缺陷的识别方法，其特征在于，包括： 获取待检测的变电站设备的目标设备图像； 将所述目标设备图像输入至预先训练完成的设备缺陷识别模型中，得到变电站设备缺陷的识别结果；其中，所述变电站设备缺陷的识别结果包括所述变电站设备的缺陷的目标分类结果和所述变电站设备的缺陷区域的目标识别结果； 其中，所述设备缺陷识别模型包括并联的卷积模块与全连接模块，所述卷积模块包括至少一个卷积层和与所述卷积层串联的至少一个全连接层，所述全连接模块包括至少一个全连接层组成的全连接模块； 将所述目标设备图像输入至预先训练完成的设备缺陷识别模型中，得到变电站设备缺陷的识别结果，包括：将所述目标设备图像输入预先训练完成的设备缺陷识别模型中，分别得到所述卷积模块输出的卷积输出结果以及所述全连接模块输出的全连接输出结果；根据所述全连接输出结果与所述卷积输出结果确定变电站设备缺陷的识别结果； 所述全连接输出结果包括所述变电站设备的缺陷的全连接分类结果，所述卷积输出结果包括所述变电站设备的缺陷的卷积分类结果；所述变电站设备缺陷的识别结果包括所述变电站设备的缺陷的目标分类结果； 所述根据所述全连接输出结果与所述卷积输出结果确定变电站设备缺陷的识别结果，包括：对所述全连接分类结果和所述卷积分类结果进行结果融合得到变电站设备的缺陷的目标分类结果。

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