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龙图腾网获悉合肥中科类脑智能技术有限公司申请的专利一种变电旋钮设备状态识别方法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：CN120707906B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202511182637.1，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权一种变电旋钮设备状态识别方法是由杨辰;张海涛;鲍涛;谢镇光;艾坤;丁海松;常峰;王子磊设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种变电旋钮设备状态识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种变电旋钮设备状态识别方法，涉及图像处理技术领域，所述方法包括：获得变电旋钮设备的第一旋钮图像；将所述第一旋钮图像输入图像特征提取模型，得到所述图像特征提取模型输出的查询特征；其中，所述图像特征提取模型为：采用预设类别标签的样本旋钮图像对预设的神经网络模型进行训练得到的模型，用于对旋钮图像进行特征提取；将所述查询特征与预先构建的旋钮图像库中的各第三旋钮图像的图像特征进行对比，从对比结果中确定候选图像；基于所述第一旋钮图像的第一角度信息和所述候选图像的第二角度信息确定变电旋钮设备状态，以提高变电旋钮设备状态识别的鲁棒性和通用性。

本发明授权一种变电旋钮设备状态识别方法在权利要求书中公布了：1.一种变电旋钮设备状态识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获得变电旋钮设备的第一旋钮图像； 将所述第一旋钮图像输入图像特征提取模型，得到所述图像特征提取模型输出的查询特征；其中，所述图像特征提取模型为：采用预设类别标签的样本旋钮图像对预设的神经网络模型进行训练得到的模型，用于对旋钮图像进行特征提取； 将所述查询特征与预先构建的旋钮图像库中的各第三旋钮图像的图像特征进行对比，从对比结果中确定候选图像； 基于所述第一旋钮图像的第一角度信息和所述候选图像的第二角度信息确定变电旋钮设备状态； 按照以下方式训练所述图像特征提取模型： 获得所述样本旋钮图像的特征图； 从所述特征图中抽取多样化全局特征； 拼接所述多样化全局特征，得到组合特征； 根据所述组合特征确定总损失，并基于所述总损失调整所述神经网络模型的模型参数； 所述多样化全局特征包括：第一全局特征、第二全局特征和第三全局特征；其中， 所述第一全局特征基于所述特征图的各通道的全局平均池化计算获得； 所述第二全局特征基于对所述特征图进行最大池化计算，基于计算结果的求和计算获得； 所述第三全局特征基于对所述特征图进行向量残差编码获得； 所述第三全局特征基于对所述特征图进行向量残差编码获得，包括： 确定所述特征图对应的局部特征； 通过设置聚类中心，计算所述局部特征相对于所述聚类中心的残差向量； 基于所述残差向量和所述局部特征对所述聚类中心的隶属度进行加权求和得到和特征； 对所述和特征进行处理，得到所述第三全局特征。

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