买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉缤谷电力科技(上海)有限公司申请的专利一种融合多尺度和注意力机制的改进U-Net高温异常检测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：CN116523835B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202310269974.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种融合多尺度和注意力机制的改进U-Net高温异常检测方法是由艾春;王旭东;李国通;施渊设计研发完成，并于2023-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合多尺度和注意力机制的改进U-Net高温异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像分割技术领域，尤其涉及一种融合多尺度和注意力机制的改进U‑Net高温异常检测方法，包括，采集电力设备红外图像，建立数据集样本；建立融合多尺度和注意力机制的改进U‑Net网络模型，将原U‑Net网络中的卷积单元替换为残差单元，以确保网络快速收敛，在原U‑Net网络的中间层加入Transformer模型，用于实现网络全局建模能力的增强；用PixelShuffle像素重组代替原U‑Net网络中采用的转置卷积，以实现更多细节信息的恢复，并在上采样之前加入ASPP多尺度特征融合模块，以实现感受野的扩大；使用数据集样本进行模型训练，以实现对目标高温异常区域的自动分割。本发明的算法能够有效的实现电力高温异常检测，提高巡查人员的工作效率，为高温异常检测提供保障。

本发明授权一种融合多尺度和注意力机制的改进U-Net高温异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种融合多尺度和注意力机制的改进U‑Net高温异常检测方法，其特征在于，包括： 采集电力设备红外图像，建立数据集样本，所述数据集样本用于训练融合多尺度和注意力机制的改进U‑Net网络模型； 建立融合多尺度和注意力机制的所述改进U‑Net网络模型，将原U‑Net网络中的卷积单元替换为残差单元，以确保网络快速收敛；在所述原U‑Net网络的中间层加入Transformer模型，所述Transformer模型用于实现网络全局建模能力的增强；用PixelShuffle像素重组代替原U‑Net网络中采用的转置卷积，以实现更多细节信息的恢复，并在上采样之前加入ASPP多尺度特征融合模块，以实现感受野的扩大； 基于所述融合多尺度和注意力机制的所述改进U‑Net网络模型,使用所述数据集样本进行模型训练，以实现对目标高温异常区域的自动分割； 所述融合多尺度和注意力机制的所述改进U‑Net网络模型主要由五个编码器和四个解码器组成，所述编码器用于提取目标图像的特征，所述解码器用于融合目标图像的特征； 其中，所述编码器由残差模块、最大池化层组成，所述解码器由所述残差模块、ASPP多尺度特征融合模块和上采样操作组成。

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缤谷电力科技(上海)有限公司，其通讯地址为：201821 上海市嘉定区嘉定工业区叶城路1288号6幢J2236室；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。