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龙图腾网恭喜国网江西省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司申请的专利一种基于多特征通道动态融合的电力设备检测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：CN119314161B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411874417.0，技术领域涉及：G06V20/60；该发明授权一种基于多特征通道动态融合的电力设备检测方法及系统是由李帆;梅宇聪;程开文;梅立通;胡蕾;饶鑫威;童超;华桦;傅闽豪;李长东;肖礼荣设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多特征通道动态融合的电力设备检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多特征通道动态融合的电力设备检测方法及系统，包括：获取电力设备的可见光图像以及红外图像；根据预设的第一特征提取主干网络对可见光图像进行特征提取，得到与可见光图像相对应的第一特征图，以及根据预设的第二特征提取主干网络对红外图像进行特征提取，得到与红外图像相对应的第二特征图；将第一特征图和第二特征图进行连接，得到初始特征图，并采用通道注意力机制对初始特征图进行特征通道筛选，得到目标特征图；将第一特征图、第二特征图以及目标特征图输入至预设的检测网络中，检测网络输出电力设备的类型结果。提高了电力设备识别的准确性。

本发明授权一种基于多特征通道动态融合的电力设备检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多特征通道动态融合的电力设备检测方法，其特征在于，包括：获取电力设备的可见光图像以及红外图像；根据预设的第一特征提取主干网络对所述可见光图像进行特征提取，得到与所述可见光图像相对应的第一特征图，以及根据预设的第二特征提取主干网络对所述红外图像进行特征提取，得到与所述红外图像相对应的第二特征图，其中，所述第二特征提取主干网络包括卷积模块和二维残差收缩模块；其中，所述二维残差收缩模块分别从红外图像的宽、高的维度通过学习得到一组阈值，并进行软阈值化处理，对于输入为C×W×H的特征图FS_in，具体处理过程包括：经过两次残差模块处理得到中间结果FS_mid，其中，残差模块包括批标准化、整流线性单元激活函数、卷积核为k=c的卷积层；在图像的高度方向，取中间结果FS_mid的绝对值，然后做全局均值池化获得大小为C×1×H的特征向量f_gap_h，特征向量f_gap_h经过1个两层的全连接层获得一个尺度化参数z_h，利用Sigmoid函数将尺度化参数z_h规整到零和一之间得到第一尺度化参数α_h；将规整后的第一尺度化参数α_h与特征向量f_gap_h相乘作为阈值，并对中间结果FS_mid处理得到第一软阈值化结果f_h；在图像的宽度方向，取中间结果FS_mid的绝对值，然后做全局均值池化获得大小为C×W×1的特征向量f_gap_w，特征向量f_gap_w经过1个两层的全连接层获得一个尺度化参数z_w，利用Sigmoid函数将尺度化参数z_w规整到零和一之间得到第二尺度化参数α_w；将规整后的第二尺度化参数α_w与特征向量f_gap_w相乘作为阈值，并对中间结果FS_mid处理得到第二软阈值化结果f_w；将第一软阈值化结果f_h、第二软阈值化结果f_w与特征图FS_in的恒等映射尺度化参数结果进行叠加，得到基本残差收缩模块的输出大小为C×W×H的特征图FS_out，即第二特征图；将所述第一特征图和所述第二特征图进行连接，得到初始特征图，并采用通道注意力机制对所述初始特征图进行特征通道筛选，得到目标特征图；将所述第一特征图、所述第二特征图以及所述目标特征图输入至预设的检测网络中，所述检测网络输出所述电力设备的类型结果。

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