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龙图腾网恭喜中国电力科学研究院有限公司;国网福建省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司申请的专利一种稠密排列电力设备检测方法、系统、设备及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：CN114419356B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202210096568.2，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权一种稠密排列电力设备检测方法、系统、设备及存储介质是由莫文昊;焦飞;雷龙武;谈元鹏;蔡常雨;黄建业;林爽设计研发完成，并于2022-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种稠密排列电力设备检测方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种稠密排列电力设备检测方法、系统、设备及存储介质，包括：获取光伏板的可见光影像及红外成像影像；通过水平矩形框对所述可见光影像中的单设备进行标注；根据标注后的可见光影像以及所述光伏板的红外成像影像确定电力设备的中心点集合及外轮廓关键点集合；对所述电力设备的中心点集合中的各中心点进行聚类，对所述电力设备的外轮廓关键点集合中的各外轮廓关键点进行聚类，再将电力设备的中心点集合中各中心点的聚类结果及电力设备的外轮廓关键点集合中各外轮廓关键点的聚类结果作为稠密排列电力设备状态的检测结果，该方法、系统、设备及存储介质能够对稠密排列电力设备进行检测，且检测效果优异。

本发明授权一种稠密排列电力设备检测方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种稠密排列电力设备状态检测方法，其特征在于，包括：获取光伏板的可见光影像及红外成像影像；通过水平矩形框对所述可见光影像中的单设备进行标注；根据标注后的可见光影像以及所述光伏板的红外成像影像确定电力设备的中心点集合及外轮廓关键点集合；对所述电力设备的中心点集合中的各中心点进行聚类，对所述电力设备的外轮廓关键点集合中的各外轮廓关键点进行聚类，再将电力设备的中心点集合中各中心点的聚类结果及电力设备的外轮廓关键点集合中各外轮廓关键点的聚类结果作为稠密排列电力设备状态的检测结果；所述根据标注后的可见光影像以及光伏板的红外成像影像确定电力设备的中心点集合及外轮廓关键点集合的具体过程为：获取单设备ti的可见光影像关键点集合，将单设备ti的可见光影像关键点集合中的各关键点划分为中心点pc2，i及外轮廓关键点po2，i；获取单设备ti的红外成像影像关键点集合，将单设备ti的红外成像影像关键点集合中的各关键点划分为设备的中心点pc3，i与外轮廓关键点po3，i；根据中心点pc2，i、外轮廓关键点po2，i、中心点pc3，i及外轮廓关键点po3，i确定电力设备的中心点集合及外轮廓关键点聚合；所述获取单设备的可见光影像关键点集合，将单设备的可见光影像关键点集合中的各关键点划分为中心点pc2，i及外轮廓关键点po2，i的具体操作为：截取单设备ti对应的可见光影像vi及特征层f1，i，缩放后输入到训练后的关键点检测网络进行特征提取，得子特征层将子特征层与特征层f1，i进行融合，对融合后的结果进行单设备的关键点提取，得单设备ti的可见光影像关键点集合pi；将可见光影像关键点集合pi中各关键点划分为中心点pC2，i及外轮廓关键点po2，i；所述获取单设备的红外成像影像关键点集合，将单设备的红外成像影像关键点集合中的各关键点划分为单设备的中心点pc3，i与外轮廓关键点po3，i的具体过程为：截取红外成像影像中的单设备区域，将截取的单设备区域输入到训练后的红外关键点检测模型中，得子特征层将子特征层与特征层f1，i进行融合，对融合后的结果进行单设备的关键点提取，得单设备ti的红外成像影像关键点集合；将单设备ti的红外成像影像关键点集合中的各关键点划分为单设备ti的中心点pc3，i与外轮廓关键点po3，i；所述根据中心点pc2，i、外轮廓关键点po2，i、中心点pc3，i及外轮廓关键点po3，i确定电力设备的中心点集合及外轮廓关键点聚合的具体过程为：将子特征层与子特征层进行拼接，使用1xl卷积恢复到原始尺寸，得融合子特征层对融合子特征层进行单设备的关键点提取，将提取的各关键点划分为单设备ti的中心点pc4，i及外轮廓关键点po4，i；利用中心点pc2，i、中心点pc3，i及中心点pc4，i构建电力设备的中心点集合；利用外轮廓关键点po2，i、外轮廓关键点po3，i及外轮廓关键点po4，i构建电力设备的外轮廓关键点集合。

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