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龙图腾网获悉福建省海峡智汇科技有限公司申请的专利一种室内变电站开关及指示灯状态识别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：CN114821309B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202210383578.4，技术领域涉及：G06V20/60；该发明授权一种室内变电站开关及指示灯状态识别方法及系统是由曾远强;李密;陈旭;陈佳期;唐光铁;魏明泉;林旭;卢雨畋设计研发完成，并于2022-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种室内变电站开关及指示灯状态识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种室内变电站开关及指示灯状态识别方法及系统，方法包括：获取多张开关柜图片，将开关柜图片按照目标器件大小进行分类裁剪以及进行预处理，按比例划分为训练集图像和测试集图像；将训练集图像导入yolov3网络结构模型中进行降维和特征提取，分别输出小、中、大三种维度的目标器件的位置预测结果，并且迭代调整yolov3网络结构模型；将训练集图像导入densenet密集卷积网络结构模型中进行训练，通过densenet密集卷积网络结构模型对目标器件进行类别和状态检测，迭代调整densenet密集卷积网络结构模型；获得yolov3网络结构模型和densenet密集卷积网络结构模型相结合的最终的识别模型；利用测试集图像对识别模型进行测试，获得变电站开关及指示灯的位置、类别和状态。

本发明授权一种室内变电站开关及指示灯状态识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种室内变电站开关及指示灯状态识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S110、获取多张开关柜图片，将所述开关柜图片按照目标器件大小进行分类裁剪以及进行预处理，按比例划分为训练集图像和测试集图像； S120、将所述训练集图像导入yolov3网络结构模型中进行降维和特征提取，分别输出小、中、大三种维度的目标器件的位置预测结果，并且迭代调整所述yolov3网络结构模型； S130、将步骤S120中已预测出位置的训练集图像导入densenet密集卷积网络结构模型中进行训练，所述densenet密集卷积网络结构模型包括有瓶颈层和过渡层，通过所述densenet密集卷积网络结构模型对所述目标器件进行类别和状态检测，并且迭代调整所述densenet密集卷积网络结构模型； 在步骤S130中，迭代调整所述densenet密集卷积网络结构模型还包括： 通过最小损化函数使所述densenet密集卷积网络结构模型达到收敛状态，使用的最小损化函数为： 其中，p为真实分布，q为近似分布； 在步骤S130中，还包括在训练过程中根据训练结果对所述densenet密集卷积网络结构模型参数进行优化，不断改进所述densenet密集卷积网络结构模型的结构，其中，目标函数为所述训练集图像中各样本损失函数的平均，则n个样本的目标函数为： 其中，为第i个样本的损失函数，x表示模型的参数向量； 所述目标函数对x的梯度计算公式为： 对随机样本i进行更新的表达式为： 其中，α为设定的学习率，通过随机梯度下降在每次训练后随机抽出一组样本，将参数按梯度更新一次； S140、获得所述yolov3网络结构模型和所述densenet密集卷积网络结构模型相结合的最终的识别模型；以及 S150、利用测试集图像对所述识别模型进行测试，获得变电站开关及指示灯的位置、类别和状态。

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