广东电网有限责任公司广州供电局孔令明获国家专利权
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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司广州供电局申请的专利一种变电站缺陷检测方法、装置、计算机设备和存储介质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：CN117853460B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202410039922.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种变电站缺陷检测方法、装置、计算机设备和存储介质是由孔令明;王勇;陈勉之;陈俊;李晓;肖天为设计研发完成，并于2024-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种变电站缺陷检测方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种变电站缺陷检测方法、装置、计算机设备和存储介质，其中方法包括：根据变电站的设备缺陷图像和对应的标签构建数据集；利用数据集训练改进的RT‑DETR模型，得到训练好的改进的RT‑DETR模型；获取目标变电站的设备缺陷图像；将设备缺陷图像输入到训练好的改进的RT‑DETR模型中，识别得到目标变电站的缺陷位置；其中，训练好的改进的RT‑DETR模型的主干网络为RMNet网络，在训练阶段，RMNet网络采用残差结构进行训练，以提高训练精度；在推理阶段，利用结构重参数化将残差结构等价移除，以提高推理速度。本发明能实现对变电站设备缺陷的实时在线监测，保障电力系统的安全、稳定和可靠运行。
本发明授权一种变电站缺陷检测方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种变电站缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 根据变电站的设备缺陷图像和对应的标签构建数据集； 利用所述数据集训练改进的RT-DETR模型，得到训练好的改进的RT-DETR模型； 获取目标变电站的设备缺陷图像； 将所述设备缺陷图像输入到训练好的改进的RT-DETR模型中，识别得到所述目标变电站的缺陷位置； 其中，所述训练好的改进的RT-DETR模型的主干网络为RMNet网络，在训练阶段，所述RMNet网络采用残差结构进行训练，以提高训练精度；在推理阶段，利用结构重参数化将所述残差结构等价移除，以提高推理速度； 若所述训练好的改进的RT-DETR模型的颈部网络为混合编码器，还包括： 利用混合编码器中的TransformerBlock提取特征层的全局特征； 利用PAFPN将所述全局特征与、特征层进行特征融合，得到融合特征。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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