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龙图腾网获悉国家电网有限公司大数据中心申请的专利基于稀疏注意力机制的电力图像冗余处理方法及系统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：CN119888272B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202411622645.9，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权基于稀疏注意力机制的电力图像冗余处理方法及系统是由陈振宇;杜建光;李继伟;吕宏伟设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于稀疏注意力机制的电力图像冗余处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了基于稀疏注意力机制的电力图像冗余处理方法及系统，包括：获取电力图像数据集中每个电力图像的序列化嵌入式向量；将每个所述电力图像的序列化嵌入式向量输入稀疏注意力机制的Transformer模型，得到每个所述电力图像的融合特征向量；基于每个所述电力图像的融合特征向量，计算每两个电力图像之间的相似度；根据所述每两个电力图像之间的相似度，确定所述电力图像数据集的冗余图像并进行处理；通过稀疏注意力机制的Transformer模型提取电力图像的融合特征向量，能够保留电力图像中的重要信息，去除干扰性元素，进而通过融合特征向量计算电力图像之间的相似度，实现了对图像冗余问题的自动化处理。

本发明授权基于稀疏注意力机制的电力图像冗余处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于稀疏注意力机制的电力图像冗余处理方法，其特征在于，包括： 获取电力图像数据集中每个电力图像的序列化嵌入式向量，包括：基于所述电力图像数据集中的每个电力图像：将所述电力图像划分为多个切片；将多个所述切片输入预先构建的卷积神经网络，得到每个所述切片的嵌入式向量；将所述电力图像的多个所述切片的数量作为序列长度，每个所述切片的嵌入式向量作为序列元素，得到所述电力图像的序列化嵌入式向量； 将每个所述电力图像的序列化嵌入式向量输入稀疏注意力机制的Transformer模型，得到每个所述电力图像的融合特征向量； 所述稀疏注意力机制的Transformer模型的构建过程为：在初始Transformer模型的多头注意力机制模块中加入top-k选择机制；利用所述top-k选择机制，采用top-k选择法调整所述多头注意力机制模块中生成的注意力分数，使得所述多头注意力机制模块的注意力机制降解为稀疏注意力机制，得到稀疏注意力机制的Transformer模型； 所述采用top-k选择法调整所述多头注意力机制模块中生成的注意力分数，包括：将所述多头注意力机制模块中生成的注意力分数按照从大到小的顺序排列；若所述注意力分数排序在前k个，则所述注意力分数不调整；否则，将所述注意力分数调整为0，得到最终的稀疏注意力分数，完成所述注意力分数的调整； 基于每个所述电力图像的融合特征向量，计算每两个电力图像之间的相似度； 根据所述每两个电力图像之间的相似度，确定所述电力图像数据集的冗余图像并进行处理。

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