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龙图腾网获悉华北电力大学(保定)申请的专利基于规约知识的变压器关键部件有效样本扩充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：CN116740484B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202310508889.3，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于规约知识的变压器关键部件有效样本扩充方法是由赵文清;刘亮设计研发完成，并于2023-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于规约知识的变压器关键部件有效样本扩充方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于规约知识的变压器关键部件有效样本扩充方法，包括以下步骤：A、构建变压器关键部件的图像数据集；B、将图像数据集输入语义增强网络ISDA进行图像数据扩增；C、创建基于导向反向传播的图像补偿网络，对经过步骤B扩增后的图像数据进行补偿；D、将经过步骤C补偿后的图像数据集与真实巡检图像数据集进行混合，得到混合图像数据集，完成有效样本扩充。本发明能够改进现有技术的不足，有效增加变压器部件图像样本的丰富性和多样性，从样本层次上满足检测算法的需求。

本发明授权基于规约知识的变压器关键部件有效样本扩充方法在权利要求书中公布了：1.一种基于规约知识的变压器关键部件有效样本扩充方法，其特征在于包括以下步骤： A、构建变压器关键部件的图像数据集； B、将图像数据集输入语义增强网络ISDA进行图像数据扩增，具体为： 语义增强网络ISDA采用残差网络，在语义增强网络ISDA中添加图像边缘锐化模块，图像边缘锐化模块通过计算梯度检测出图像的边缘信息，并对边缘像素进行锐化，计算公式为， 其中，fx,y和lx,y为两幅图像，C为常数用以控制图像锐化程度，ex,y为包含最终边缘信息的图像，对于图像上每一像素，若ex,y0，则表示该像素是边缘，需进行锐化，若ex,y＝0，则表明该像素不是边缘，不需锐化，像素值保持不变； 其中，先估计出数据的协方差矩阵，从而捕获每一类数据的方差的变化方向，然后从正态分布中采样方向，实现数据集的扩充； C、创建基于导向反向传播的图像补偿网络，对经过步骤B扩增后的图像数据进行补偿，具体为： 构建深度可分离空洞卷积金字塔导向反向传播网络，计算人工图像的响应强度矩阵R，与人工场景图像的像素矩阵求哈达马积，经规范化处理得到补偿后的变压器关键部件图像，深度可分离空洞卷积金字塔由深度空洞卷积和点卷积两部分构成，最后将卷积结果进行合并得到最终特征图； D、将经过步骤C补偿后的图像数据集与真实巡检图像数据集进行混合，得到混合图像数据集，完成有效样本扩充。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华北电力大学(保定)，其通讯地址为：071000 河北省保定市莲池区永华北大街619号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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