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龙图腾网恭喜南昌科晨电力试验研究有限公司;国网江西省电力有限公司电力科学研究院;国网江西省电力有限公司申请的专利一种针对电力设备红外图像的实例分割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：CN119762789B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202510258992.6，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种针对电力设备红外图像的实例分割方法及系统是由曾磊磊;李唐兵;杨家隆;万华;王鹏;童涛;刘阳设计研发完成，并于2025-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对电力设备红外图像的实例分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对电力设备红外图像的实例分割方法及系统，该方法包括如下步骤：获取电力设备的红外图像并预处理；对预处理后的红外图像中的电力设备区域进行标注；采用标注后红外图像构建数据集；构建改进MaskR‑CNN模型并通过数据集训练，同时调整模型的分类损失权重和掩膜损失权重，结合余弦退火策略和Adam优化器调整模型的学习率，得到最优的模型；将红外图像输入至最优的模型中，输出分割结果；本发明设计的改进MaskR‑CNN模型改善了原始MaskR‑CNN参数量大，分割精确度不足等问题，能够在复杂环境对红外图像中的电力设备快速、准确地识别，具有低计算量和低存储需求的特点。

本发明授权一种针对电力设备红外图像的实例分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种针对电力设备红外图像的实例分割方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：获取电力设备的红外图像；步骤S2：对红外图像进行预处理，包括去噪和增强处理；步骤S3：对预处理后的红外图像中的电力设备区域进行标注；采用标注后红外图像构建数据集，并对数据集划分为训练集、验证集和测试集；步骤S4：构建改进MaskR-CNN模型；所述改进MaskR-CNN模型是将原MaskR-CNN模型的主干网络替换为MobileNetV3模型，并在MobileNetV3模型的瓶颈层嵌入可变形深度可分离卷积以及使用ECA注意力机制替换MobileNetV3模型的SE注意力机制；步骤S5：采用训练集对改进MaskR-CNN模型进行训练，使用验证集进行验证，同时，调整改进MaskR-CNN模型的分类损失权重和掩膜损失权重，并结合余弦退火策略和Adam优化器调整改进MaskR-CNN模型的学习率，得到最优改进MaskR-CNN模型；步骤S6：将测试集输入至最优改进MaskR-CNN模型，输出分割结果；构建基于MobileNetV3-ECA-Deformable主干网络的改进MaskR-CNN模型的具体过程为：构建MobileNetV3模型，将MobileNetV3模型的SE注意力机制替换为ECA注意力机制，得到MobileNetV3-ECA模型；在MobileNetV3-ECA模型的至少一个瓶颈层中将标准深度可分离卷积改进为可变形深度可分离卷积，得到MobileNetV3-ECA-Deformable模型；将标准深度可分离卷积改进为可变形深度可分离卷积的具体过程为：将MobileNetV3-ECA模型瓶颈层中深度可分离卷积内的逐深度卷积中的标准卷积替换为可变形卷积，得到可变形深度可分离卷积；构建MaskR-CNN模型，将MaskR-CNN模型中的主干网络ResNet101替换为MobileNetV3-ECA-Deformable模型，得到改进MaskR-CNN模型。

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