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龙图腾网恭喜中国科学院空天信息创新研究院申请的专利一种结合图注意力网络的风力涡轮机提取方法、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：CN119693658B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202510203157.2，技术领域涉及：G06V10/46；该发明授权一种结合图注意力网络的风力涡轮机提取方法、装置是由李兆博;葛星彤;彭玲;覃沧;杨丽娜设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合图注意力网络的风力涡轮机提取方法、装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种结合图注意力网络的风力涡轮机提取方法、装置，属于新能源发电设施检测技术领域。包括：风力涡轮机姿态图构建，将风力涡轮机的轮毂、底座、轮毂阴影分别作为图模型中的关键点，以连接轮毂与底座的风机机身、连接轮毂阴影与底座的风机机身阴影为图模型的边，形成空间图；风力涡轮机图注意力网络模型建模，以YOLOv11网络为目标检测框架建立模型，图注意力层添加到模型，将空间图作为邻接矩阵用于图注意力层，利用图注意力层将风力涡轮机的姿态语义信息融入到检测头中；样本数据集构建，构建风力涡轮机遥感影像数据集。本发明更好地利用风力涡轮机自身的特征信息，为实现更准确的风力涡轮机关键点定位和检测提供了技术途径。

本发明授权一种结合图注意力网络的风力涡轮机提取方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种结合图注意力网络的风力涡轮机提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、风力涡轮机姿态图构建，包括：将风力涡轮机的轮毂、底座、轮毂阴影分别作为图模型中的关键点，以连接轮毂与底座的风机机身、连接轮毂阴影与底座的风机机身阴影为图模型的边，并将边的权重设置为可学习的参数，形成空间图；步骤2、风力涡轮机图注意力网络模型建模，包括：以YOLOv11网络为目标检测框架建立风力涡轮机图注意力网络模型，图注意力层添加到风力涡轮机图注意力网络模型，将空间图作为空间权重矩阵用于图注意力层，利用图注意力层将风力涡轮机的姿态语义信息融入到检测头中；步骤3、样本数据集构建，包括：构建风力涡轮机遥感图像数据集，包括六类背景，分别为农田、森林、地形、水体、沙漠和草地，使用标注软件对图像中的风力涡轮机用检测框标注，在框选时，将风力涡轮机的阴影一并框选，并对风机轮毂、底座、轮毂阴影各关键点分别标注;步骤4、在风力涡轮机图注意力网络模型应用时，将需要预测的数据集输入训练后的模型进行正向传播，得到数据集的风力涡轮机提取结果。

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