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龙图腾网获悉华北电力大学(保定)申请的专利一种基于双图推理的变电设备渗漏油分割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：CN116630625B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310642125.3，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于双图推理的变电设备渗漏油分割方法是由赵振兵;刘斌;李刚;苏攀;王洪涛设计研发完成，并于2023-06-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双图推理的变电设备渗漏油分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于双图推理的变电设备渗漏油分割方法，该方法包括构建数据集，以人工采集变电设备巡检图片为数据源，选出含渗漏油缺陷的变电设备巡检图像构建数据集，使用标注软件对数据集进行标注，并划分训练集及测试集，搭建渗漏油分割模型，基于训练集完成模型的迭代训练，利用在测试集完成模型分割效果的可视化和评价指标的计算。本发明提供的基于双图推理的变电设备渗漏油分割方法，利用了渗漏油的纹理和边缘特性，解决了渗漏油部件强相关、形态多变及扩散变化特性导致其缺陷特征提取困难、分割精度低与分割效果差的问题。

本发明授权一种基于双图推理的变电设备渗漏油分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双图推理的变电设备渗漏油分割方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：构建数据集，以人工采集变电设备巡检图片为数据源，选出含渗漏油缺陷的变电设备巡检图像构建数据集，使用标注软件对数据集进行标注，并划分训练集及测试集； 步骤2：搭建渗漏油分割模型，基于训练集完成模型的迭代训练； 步骤3：利用测试集完成模型分割效果的可视化和评价指标的计算； 步骤2中，基于训练集对模型进行训练，具体包括如下步骤： 步骤201：通过渗漏油分割模型的特征提取网络提取多尺度特征图，包括深层特征图及浅层特征图，其中，深层特征图富含语义信息，浅层特征图中富含空间信息； 步骤202：拼接融合前两层浅层特征图，利用二维离散小波变换将浅层特征图分解为反映平滑纹理的低频特征子图和反映突变纹理的高频特征子图，将两个子图拼接融合得到结构化纹理特征图； 步骤203：通过加权平均池化聚合结构化纹理特征图的纹理信息，由单一节点特征向量表征区域级的纹理信息，实现由像素空间中的结构化纹理特征图向交互空间中语义节点的转换，通过计算语义节点间的相似度系数生成用于节点间信息传播的带权邻接矩阵，完成语义图表示，通过两层的图卷积神经网络实现节点信息聚合与状态更新，在完成节点间语义关系表示与推理后，将稀疏空间的节点矩阵反映射回像素空间，得到增强纹理特征图； 步骤204：高分辨率特征图通过Bottle2neck层聚合不同尺度下的空间信息，得到节点矩阵，并在深层语义特征的引导下计算节点特征向量间的相似度系数，得到带权邻接矩阵，完成空间图构建，并利用最简图卷积完成节点信息聚合与状态更新，经维度变换后得到增强边缘特征图； 步骤205：将增强纹理特征图与特征提取网络提取的浅层特征图进行融合，将增强边缘特征图与特征提取网络提取的深层特征图进行融合，并通过语义分割头得到分割预测图； 步骤206：通过分割预测图、边缘感知图、分割标注图像及边缘标注图像计算分割损失及边缘感知损失，采用交替参数更新策略在正向和反向传播中交替完成相关权重系数更新，完成模型的整体优化，完成训练。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华北电力大学(保定)，其通讯地址为：071003 河北省保定市永华北大街619号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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