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龙图腾网获悉深圳供电局有限公司申请的专利基于图像的电弧故障诊断方法及相关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：CN120807522B 。

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：202511308176.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于图像的电弧故障诊断方法及相关装置是由张昱波;孙晓佳;黄媚;骆守康;陈作伟;孙文静;谭琨;李扬;耿博;李喆;姜琳杰设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像的电弧故障诊断方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于图像的电弧故障诊断方法及相关装置，应用于电弧故障诊断系统中的控制器，电弧故障诊断系统还包括m个配电环网柜和m个摄像模块，该方法包括：通过m个摄像模块采集m个配电环网柜的彩色图像，得到第一彩色图像数据；对第一彩色图像数据进行预处理，得到第二彩色图像数据；对第二彩色图像数据中每一数据标注其对应的故障类型及该故障类型的空间坐标，得到标注数据集；基于标注数据集训练初始机器学习模型，得到目标机器学习模型；获取待诊断彩色图像；将待诊断彩色图像输入目标机器学习模型中，得到目标诊断结果。采用本申请实施例，实现了低成本、高实时性的电弧故障检测。

本发明授权基于图像的电弧故障诊断方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于图像的电弧故障诊断方法，其特征在于，应用于电弧故障诊断系统中的控制器，所述电弧故障诊断系统还包括m个配电环网柜和m个摄像模块，每一配电环网柜中设置有一个摄像模块，m为正整数，所述方法包括： 通过所述m个摄像模块采集所述m个配电环网柜的彩色图像，得到第一彩色图像数据； 对所述第一彩色图像数据进行预处理，得到第二彩色图像数据； 对所述第二彩色图像数据中每一数据标注其对应的故障类型及该故障类型的空间坐标，得到标注数据集； 基于所述标注数据集训练初始机器学习模型，得到目标机器学习模型； 获取待诊断彩色图像； 将所述待诊断彩色图像输入所述目标机器学习模型中，得到目标诊断结果；所述目标诊断结果包括目标故障类型和所述目标故障类型对应的空间坐标；所述目标故障类型包括以下一种：无故障、相间电弧故障、单相接地电弧故障、虚接触电弧故障、开关击穿电弧故障； 其中，所述方法还包括： 获取目标识别需求参数； 根据所述目标识别需求参数从初始机器学习模型库中选取机器学习模型，得到c个机器学习模型；c为大于1的整数； 确定所述c个机器学习模型中每一机器学习模型对应的算力需求，得到c个算力需求； 获取所述控制器对应的目标设备性能参数； 确定所述目标设备性能参数对应的目标算力需求范围； 确定所述c个算力需求中处于所述目标算力需求范围内的算力需求，得到d个算力需求；d为小于或等于c的正整数； 基于所述d个算力需求和所述c个机器学习模型确定所述初始机器学习模型； 其中，所述基于所述d个算力需求和所述c个机器学习模型确定所述初始机器学习模型，包括： 确定所述d个算力需求在所述c个机器学习模型中对应的d个机器学习模型； 获取所述d个机器学习模型中每一机器学习模型对应的历史使用数据，得到d个历史使用数据； 确定所述d个历史使用数据中每一历史使用数据对应的参考模型评分，得到d个参考模型评分； 确定所述d个算力需求中每一算力需求对应的微调因子，得到d个微调因子； 根据所述d个微调因子对所述d个参考模型评分中相应的参考模型评分进行微调，得到d个目标模型评分； 确定所述d个目标模型评分中的最大评分，将所述最大评分在所述d个机器学习模型中对应的机器学习模型确定为所述初始机器学习模型； 其中，每一历史使用数据包括：训练时长、准确率、推理延迟；所述确定所述d个历史使用数据中每一历史使用数据对应的参考模型评分，得到d个参考模型评分，包括： 获取第一历史使用数据；所述第一历史使用数据为所述d个历史使用数据中任一历史使用数据；所述第一历史使用数据包括：第一训练时长、第一准确率、第一推理延迟； 确定所述目标识别需求参数对应的参考准确率和参考推理延迟； 确定所述第一准确率与所述参考准确率之间的差值，得到目标准确率差值； 确定所述目标准确率差值对应的第一模型评分； 确定所述第一推理延迟与所述参考推理延迟之间的差值，得到目标推理延迟差值； 确定所述目标推理延迟差值对应的第二模型评分； 根据所述第一模型评分和所述第二模型评分确定第三模型评分； 确定所述第一训练时长对应的目标评分影响因子； 根据所述目标评分影响因子对所述第三模型评分进行调节，得到所述第一历史使用数据对应的参考模型评分。

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