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龙图腾网获悉国网江西省电力有限公司超高压分公司;国家电网有限公司;国网江西省电力有限公司电力科学研究院;广东珺桦能源科技有限公司申请的专利基于HSI颜色空间实例分割的油污渗漏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：CN115761319B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202211402736.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于HSI颜色空间实例分割的油污渗漏检测方法是由徐波;李帆;陶可京;涂其臣;刘嘉;华栋;林清霖设计研发完成，并于2022-11-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于HSI颜色空间实例分割的油污渗漏检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于HSI颜色空间实例分割的油污渗漏检测方法，采集充油设备油污渗漏检测图像，然后进行HSI颜色空间转换；构建并训练基于实例分割的充油设备油污渗漏检测网络，然后使用训练后的基于实例分割的充油设备油污渗漏检测网络对HSI颜色空间充油设备油污渗漏检测图像进行检测；基于实例分割的充油设备油污渗漏检测网络包括多尺度候选框提取网络和检测分割头网络，多尺度候选框提取网络对HSI颜色空间充油设备油污渗漏检测图像进行特征提取，检测分割头网络包括充油设备检测分支和油污分割分支。本发明在HSI颜色空间下，多尺度提取后，分别判断充油设备的区域和油污区域，并计算油污区域占比来判断充油设备油污渗漏程度，改善了检测效果。

本发明授权基于HSI颜色空间实例分割的油污渗漏检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于HSI颜色空间实例分割的油污渗漏检测方法，其特征是，采集充油设备油污渗漏检测图像，然后进行HSI颜色空间转换，得到转换之后的HSI颜色空间充油设备油污渗漏检测图像；构建并训练基于实例分割的充油设备油污渗漏检测网络，然后使用训练后的基于实例分割的充油设备油污渗漏检测网络对HSI颜色空间充油设备油污渗漏检测图像进行检测；基于实例分割的充油设备油污渗漏检测网络包括多尺度候选框提取网络和检测分割头网络，多尺度候选框提取网络对HSI颜色空间充油设备油污渗漏检测图像进行特征提取，检测分割头网络包括有两个分支：分别是充油设备检测分支和油污分割分支，充油设备检测分支负责从复杂背景中挑选出充油设备的区域；油污区域分割分支负责在充油设备检测分支预测的充油设备的区域内进行像素级别的油污分类，根据油污分割分支分割的油污区域占充油设备的区域面积比例大小来判断充油设备油污渗漏程度； 所述多尺度候选框提取网络由主干网络ResNet、特征金字塔网络，候选框网络、RoIAlign网络组成，主干网络ResNet分层提取得到第一层特征C1、第二层特征C2、第三层特征C3、第四层特征C4和第五层特征C5，特征金字塔的输入为主干网络的第二层特征C2、第三层特征C3、第四层特征C4和第五层特征C5，使用11的卷积层获得第五融合特征M5并进行完成上采样操作，再将上采样的特征与经过11的卷积层的C4相加获得第四融合特征M4,后续使用相同的操作获得第三融合特征M3和第二融合特征M2；为了将不同尺度的特征融合在一起，使用33的卷积层对融合特征M2-M5的不同尺度特征融合，获得第二特征图P2、第三特征图P3、第四特征图P4、第五特征图P5。

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国网江西省电力有限公司超高压分公司;国家电网有限公司;国网江西省电力有限公司电力科学研究院;广东珺桦能源科技有限公司，其通讯地址为：330000 江西省南昌市青山湖区民营科技园高新大道980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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