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龙图腾网恭喜高新兴科技集团股份有限公司;西安电子科技大学申请的专利基于改进UNet3+网络的分段绝缘器异常识别方法、装置、介质及设备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：CN113920104B 。

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：202111266742.5，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于改进UNet3+网络的分段绝缘器异常识别方法、装置、介质及设备是由方炳乾;陈利军;林焕凯;王祥雪;洪曙光;刘双广设计研发完成，并于2021-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进UNet3+网络的分段绝缘器异常识别方法、装置、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进UNet3+网络的分段绝缘器异常识别方法，包括：获取待识别监控视频中的每一帧图像信息；采用目标检测技术对所述图像信息中的分段绝缘器进行粗定位，得到分段绝缘器的位置信息；将所述图像信息按照位置信息进行分割，得到分段绝缘器的图像块；采用改进UNet3+网络对所述图像块进行细节特征提取，得到所述分段绝缘器的特征信息；根据所述特征信息进行分段绝缘器的异常预警。本发明解决了现有技术在进行分段绝缘器异常识别时存在的鲁棒性不够、缺乏普适性的问题，实现对设备实时监测。

本发明授权基于改进UNet3+网络的分段绝缘器异常识别方法、装置、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于改进UNet3+网络的分段绝缘器异常识别方法，其特征在于，包括：获取待识别监控视频中的每一帧图像信息；采用目标检测技术对所述图像信息中的分段绝缘器进行粗定位，得到分段绝缘器的位置信息；将所述图像信息按照位置信息进行分割，得到分段绝缘器的图像块；采用改进UNet3+网络对所述图像块进行细节特征提取，得到所述分段绝缘器的特征信息；所述改进UNet3+网络的编码器采用扩张率为2的空洞卷积层替换池化层；在所述改进UNet3+网络的编码器中，按照第一卷积核对所述图像块进行卷积运算，然后进行归一化处理和Relu激活函数操作，得到第一特征图；按照第二卷积核对所述第一特征图进行卷积运算，然后进行归一化处理和Relu激活函数操作，得到第二特征图；将所述第二卷积核更新为扩张率为2的卷积核，采用更新后的卷积核对所述第一特征图进行卷积操作，然后进行归一化处理和Relu激活函数操作，得到张量处理后的第三特征图；对所述第二特征图和第三特征图进行add操作，得到第四特征图；使用扩张率为2的空洞卷积层对所述第四特征图进行特征提取，通过SENet通道注意力机制增加表征能力，得到编码器输出；根据所述特征信息进行分段绝缘器的异常预警。

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