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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司电力科学研究院申请的专利基于特征融合的电力设备红外图谱识别方法及系统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：CN121544954B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610050773.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于特征融合的电力设备红外图谱识别方法及系统是由庄添鑫;陈阳;徐阳;张照辉;杨景刚;李玉杰;肖焓艳;尹泽;赵科设计研发完成，并于2026-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征融合的电力设备红外图谱识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于特征融合的电力设备红外图谱识别方法及系统，采集多个不同视角的红外图像并构建数据集；采用深度学习网络对多视角红外图像进行特征提取，对不同视角的红外图像的特征进行融合；根据不同视角红外图像中目标的清晰度和完整性，调整各视角特征的权重，基于Sobel算子计算红外图像的梯度值作为清晰度指标，基于目标区域占比得到完整性指标；通过数据集对模型进行训练，预测电力设备中各部件中心点坐标。采用多视角图像采集与自适应特征融合策略，通过特征金字塔网络FPN整合不同角度的图像特征，并设计自适应权重分配机制，根据目标清晰度和完整性动态调整各视角权重，有效减少了角度变化导致的信息损失。

本发明授权基于特征融合的电力设备红外图谱识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于特征融合的电力设备红外图谱识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集多个不同视角的红外图像并构建数据集； 采用深度学习网络对多视角红外图像进行特征提取，对不同视角的红外图像的特征进行融合； 根据不同视角红外图像中目标的清晰度和完整性，调整各视角特征的权重，基于Sobel算子计算红外图像的梯度值作为清晰度指标，基于目标区域占比得到完整性指标； 通过数据集对模型进行训练，预测电力设备中各部件中心点坐标；利用部件间固有位置关联关系，修正设备中各部件位置的缺失或错误，优化部件位置坐标；所述利用部件间固有位置关联关系还包括部件分区边界确定，所述部件分区边界确定包括： 通过构建的热特征提取网络提取红外图像中的温度特征，得到多个热特征图； 通过计算各特征图与原始温度矩阵的相关性系数，选取相关性系数大于阈值的特征图作为关键热特征图； 对筛选出的关键热特征图进行增强处理，基于增强后的关键热特征图进行阈值分割，采用最大类间方差法确定分割阈值，将特征图分为目标候选区域和背景区域； 根据得到的设备部件位置坐标，结合不同设备部件的尺寸和图像分辨率计算初始部件框，计算初始部件框设备区域的占比，根据关键热特征图调整候选设备部件区域，提取设备占比最高的矩形候选框，该矩形候选框即为电力设备部件的最佳分区边界。

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