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龙图腾网恭喜深圳亿嘉和科技研发有限公司申请的专利一种变电站设备缺陷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：CN114331968B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07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：202111471788.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种变电站设备缺陷检测方法及装置是由沈林鹏设计研发完成，并于2021-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种变电站设备缺陷检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种变电站设备缺陷检测方法及装置，检测准确率高。本发明的变电站设备缺陷检测方法，采用由数据批多轮深度学习训练的检测模型对变电站设备缺陷加以检测，所述数据批由指定正样本和指定负样本合并所得；所述指定正样本由变电站巡检中获取的有缺陷图片中采样并标注缺陷所得；所述指定负样由变电站巡检中获取的无缺陷图片中采样所得。本发明的变电站设备缺陷检测装置，包括巡检图片获取模块、图片标注模块、检测模型训练模块和缺陷检测模块。

本发明授权一种变电站设备缺陷检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种变电站设备缺陷检测方法，采用由数据批多轮深度学习训练的检测模型对变电站设备缺陷加以检测，所述数据批由指定正样本和指定负样本合并所得；所述指定正样本由变电站巡检中获取的有缺陷图片中采样并标注缺陷所得；所述指定负样由变电站巡检中获取的无缺陷图片中采样所得；包括如下步骤：10巡检图片获取：利用巡检机器人拍摄多张变电站设备图片；20图片标注：将所述设备图片区分为有缺陷设备图片和无缺陷设备图片，采用掩码标注框标注有缺陷设备图片；将所述无缺陷设备图片和标注后的有缺陷设备图片构成模型训练集；30检测模型训练：利用从所述模型训练集获取的正负样本混合数据批对检测模型进行多轮深度学习训练，得到成熟检测模型；40缺陷检测：利用所述成熟检测模型对变电站现场设备图片进行设备缺陷检测；其特征在于，所述30检测模型训练步骤包括：31设定训练轮数：设定训练总轮数，并将训练轮数初始化为0；32构成采样数据批：从模型训练集中随机载入一张标注后的有缺陷图片，以及一张无缺陷图片，共同组成一个采样数据批；33获取指定样本：根据设定采样参数，对所述采样数据批中的有缺陷图片采样，得到指定正样本，对所述采样数据批中的无缺陷图片采样，得到指定负样本；34构成混合数据批：将所述指定正样本与指定负样本合并，得到混合数据批；35训练检测模型：将所述混合数据批输入检测模型，进行一轮深度学习训练；将训练轮数加1，当新训练轮数小于设定训练总轮数时，跳转至32构成采样数据批步骤，否则转至36输出检测模型步骤；36输出检测模型：将经过所述训练总轮数训练的检测模型作为成熟检测模型输出。

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