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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一种电力设备异常温度检测方法及装置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：CN116523881B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202310495015.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种电力设备异常温度检测方法及装置是由吴悦园;林丽霞;李杏;陈浩;李华轩;庄凤彩;陈晓儒;陈智豪;王斌;康钱江;陈婷;吴瑜;陈江设计研发完成，并于2023-05-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力设备异常温度检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电力设备异常温度检测方法及装置，包括获取电力设备的待识别红外图像，将待识别红外图像输入至改进的目标检测模型，改进的目标检测模型包括目标特征提取网络、目标特征融合网络和目标检测网络；采用目标特征提取网络对待识别红外图像进行特征强化提取操作，确定多个红外特征图，目标特征提取网络包括级联的注意力激活卷积模块、多分支特征融合模块和空间金字塔池化模块；将各红外特征图分别输入至目标特征融合网络进行特征深层融合操作，输出对应的融合特征图；通过目标检测网络对各融合特征图进行温度检测，输出电力设备的温度检测结果。通过该模型对电力设备进行温度检测，检测效果更佳。

本发明授权一种电力设备异常温度检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种电力设备异常温度检测方法，其特征在于，包括： 获取电力设备的待识别红外图像，将所述待识别红外图像输入至改进的目标检测模型，所述改进的目标检测模型包括目标特征提取网络、目标特征融合网络和目标检测网络； 采用所述目标特征提取网络对所述待识别红外图像进行特征强化提取操作，确定多个红外特征图，所述目标特征提取网络包括级联的注意力激活卷积模块、多分支特征融合模块和空间金字塔池化模块； 将各所述红外特征图分别输入至所述目标特征融合网络进行特征深层融合操作，输出对应的融合特征图； 通过所述目标检测网络对各所述融合特征图进行温度检测，输出对应的所述电力设备的温度检测结果； 多个所述红外特征图包括第一红外特征图、第二红外特征图和第三红外特征图；所述多分支特征融合模块包括级联的第一分支融合模块和第二分支融合模块；所述注意力激活卷积模块包括空间到深度层、无卷积步长层、注意力机制层、卷积组和第二分支融合模块；采用注意力激活卷积模块对输入的所述待识别红外图像进行特征提取，输出向量特征融合图的步骤，包括： 采用空间到深度层对所述待识别红外图像进行执行下采样和拼接操作，构建采样特征图； 将所述采样特征图输入无卷积步长层进行通道数替换操作，输出中间特征图； 通过注意力机制层对所述中间特征图中的冗余特征进行剔除，生成目标提取特征图； 通过卷积组对所述目标提取特征图进行非线性映射，输出非线性向量特征图； 采用第二分支融合模块对所述非线性向量特征图执行分支融合操作，确定向量特征融合图； 带有FReLU激活函数的卷积模块包括卷积层、批正则化层和FReLU激活函数层；所述带有FReLU激活函数的卷积模块的具体处理过程为： 将输入带有FReLU激活函数的卷积模块的卷积输入图采用卷积层进行卷积运算，生成空间特征向量图； 采用批正则化层对所述空间特征向量图执行归一化操作后，并通过FReLU激活函数层进行非线性映射，输出卷积输出图； 所述FReLU激活函数具体为： ； ； 式中，为卷积输入图中第c个特征通道上二维位置为i,j的特征向量；为漏斗激活函数；为卷积输入图中第c个特征通道上以二维位置i,j为中心的区域；为以二维位置i,j为中心的区域在第c个特征通道中的共享参数；为第一张量图；为第二张量图；为卷积输出图；为拼接函数；为拼接维度；为二维空间条件； 所述第一分支融合模块包括带有FReLU激活函数的卷积模块、最大值池化层和卷积融合模块；所述第一分支融合模块具体处理过程为： 将输入第一分支融合模块的融合输入图分别采用带有FReLU激活函数的卷积模块和最大值池化层执行非线性映射和最大值池化操作，生成对应的第一映射图和最大值池化图； 采用带有FReLU激活函数的卷积模块对所述第一映射图和所述最大值池化图进行非线性映射，输出第二映射图和第三映射图； 将所述第二映射图和所述第三映射图进行拼接后，并通过卷积融合模块执行卷积运算和非线性映射操作，确定融合输出图； 所述第二分支融合模块包括带有FReLU激活函数的卷积模块、卷积层。

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