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龙图腾网恭喜国网河北省电力有限公司经济技术研究院;国网河北省电力有限公司;国家电网有限公司申请的专利电力能源设备识别方法、装置和终端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：CN114399681B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202210042791.9，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权电力能源设备识别方法、装置和终端设备是由韩璟琳;张菁;冯喜春;赵辉;胡平;陈志永;董昕;宋航程;李光毅;王涛;翟广心;张章;孙轶良;侯若松设计研发完成，并于2022-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本电力能源设备识别方法、装置和终端设备在说明书摘要公布了：本申请适用于图像识别技术领域，公开了一种电力能源设备识别方法、装置和终端设备。上述电力能源设备识别方法包括：采集电力能源设备图像，对电力能源设备图像进行预处理，建立电力能源设备图像数据集；电力能源设备图像数据集包括训练集和验证集；基于训练集和验证集，训练得到电力能源设备识别Mask‑RCNN模型；将待识别电力能源设备实景图片输入电力能源设备识别Mask‑RCNN模型，获得实景图片上能源设备的识别结果。根据电力能源设备图像数据集建立的电力能源设备识别Mask‑RCNN模型，提升了电力能源设备的检测识别精度。

本发明授权电力能源设备识别方法、装置和终端设备在权利要求书中公布了：1.一种电力能源设备识别方法，其特征在于，包括：采集电力能源设备图像，对所述电力能源设备图像进行预处理，建立电力能源设备图像数据集；所述电力能源设备图像数据集包括训练集和验证集；基于所述训练集和验证集，训练得到电力能源设备识别Mask-RCNN模型；将待识别电力能源设备实景图片输入所述电力能源设备识别Mask-RCNN模型，获得所述实景图片上能源设备的识别结果；所述基于所述训练集和验证集，训练得到电力能源设备识别Mask-RCNN模型，包括：对所述训练集中的电力能源设备图像进行特征提取，得到全局信息特征图像；通过RoIAlign层将全局信息特征图像上的兴趣区域进行特征对齐，得到Mask-RCNN原型模型输出结果；通过损失函数将Mask-RCNN原型模型的输出结果进行分类回归，得到Mask-RCNN原型模型最优参数，采用最优参数的Mask-RCNN原型模型为电力能源设备识别Mask-RCNN模型；所述对所述训练集中的电力能源设备图像进行特征提取，得到全局信息特征图像，包括：通过ParNet网络和RGFPN网络对所述训练集中的电力能源设备图像进行特征提取，得到具有不同分辨率的第一特征图像；对所述第一特征图像进行分辨率同步，得到具有相同分辨率的第二特征图像；将所述第二特征图像进行通道融合，得到全局信息特征图像。

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