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龙图腾网恭喜国网河北省电力有限公司石家庄供电分公司;国家电网有限公司申请的专利基于深度学习与形态学融合的状态自动检测方法与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：CN114913370B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202210487272.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于深度学习与形态学融合的状态自动检测方法与装置是由张益辉;张颖;吴灏;傅伯雄;王丽华;董璇;李炀;苏克设计研发完成，并于2022-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习与形态学融合的状态自动检测方法与装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习与形态学融合的状态自动检测方法和装置；首先保护压板图像帧进行目标定位和初始类型分析，对I和II型保护压板采集图像进行自动识别，得到识别状态；并利用特征参数提取方法提取图像特征，得到特征参数；并将识别状态与特征状态基于融合信息进行融合，确定I型和II型保护压板的最终检测状态。本发明提供的基于深度学习与形态学融合的状态自动检测方法和装置，能实现对不同类型保护压板状态的有效检测，识别精准，适用性高具有较好的鲁棒性，有助于对保护压板实时状态的监测和管控，方案高效实用客观准确，能够辅助用于电力系统中进行保护压板和电力的巡检，从而更好地保证电力系统的安全性。

本发明授权基于深度学习与形态学融合的状态自动检测方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习与形态学融合的状态自动检测方法，用于对保护压板进行自动检测，其特征在于，包括如下步骤：S01，对采集的保护压板图像帧进行目标定位和初始类型分析，获取各图像帧中目标保护压板的对应类型，分别记为I型和II型；S02，对I型保护压板采集图像进行预处理，并利用深度学习目标网络对其工作状态进行自动识别，得到第一识别状态；S03，利用三次样条差值及色彩空间特征的特征参数提取方法对I型保护压板提取图像特征，得到第一特征参数；S04，基于第一特征参数检测保护压板对应的第一特征状态，并将第一识别状态与第一特征状态基于融合信息进行融合，确定I型保护压板的最终检测状态；S05，对II型保护压板利用改进的深度学习网络对其状态进行自动识别，得到第二识别状态；S06，基于色彩空间及形态学融合特征的的特征参数提取方法对II型保护压板提取图像特征，得到第二特征参数；S07，确定II型保护压板的最终检测状态； 步骤S03包括： S301，首先对原始图像使用基于三次样条插值的图像分辨率降低方法； S302，其次利用基于限制对比度自适应的直方图均衡化方法对保护压板图像进行预处理； S303，对图像进行中值滤波后，基于HSV色彩空间对图像进行分割，将三通道的二值化图像叠加后得到的初始分割图像进行形态学处理，得到最终的二值化分割结果； S304，利用基于连通域外接矩形参数提取方法对保护压板提取形状特征参数，从而用于对深度学习的识别结果进行优化和补充； 步骤S06包括： S601，首先对原始图像基于像素差异的高光区域的自动检测，并利用快速行进算法进行图像高光区域修复； S602，其次利用分水岭算法实现保护压板前景分割； S603，基于HSV色彩空间进行图像分割，将三通道的二值化图像叠加后得到的初始分割图像进行形态学处理，得到最终的二值化分割结果； S604，利用基于连通域外接矩形的压板形状特征参数提取方法实现压板开关的特征参数提取，从而对深度学习的分类结果进行优化和补充。

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