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龙图腾网恭喜国网新疆电力有限公司电力科学研究院;国网四川省电力公司电力科学研究院申请的专利一种基于深度学习方法的变电设备油渍智能检测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：CN115294253B 。

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：202210779622.3，技术领域涉及：G06T15/00；该发明授权一种基于深度学习方法的变电设备油渍智能检测方法是由李明轩;李峰;张凌浩;李富祥;颜培培;叶波;王丽花设计研发完成，并于2022-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习方法的变电设备油渍智能检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开的属于变电设备油渍的智能检测技术领域，具体为一种基于深度学习方法的变电设备油渍智能检测方法，包括以下操作步骤：S1：通过局域摄像头对变电设备进行画面捕捉，获取三维参照数据，S2：通过三维摄像头、深度摄像头、色彩摄像头对变电设备进行三维、深度尺寸和色彩获取，并将获取的信息参照三维参照数据进行合并建模，使变电设备区域形成三维模型呈现在计算机内，S3：通过三维摄像头对变电设备进行画面建模，并通过三维参照数据进行优化，完成三维模型，本发明能够对油渍进行检测，无需人工巡查，减少劳动力损耗，且使计算机进行自主学习，排除额外因素，进而不断增加判定的精准性。

本发明授权一种基于深度学习方法的变电设备油渍智能检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习方法的变电设备油渍智能检测方法，其特征在于：包括以下操作步骤：S1：通过局域摄像头对变电设备进行画面捕捉，获取三维参照数据；S2：通过三维摄像头、深度摄像头、色彩摄像头对变电设备进行三维、深度尺寸和色彩获取，并将获取的信息参照三维参照数据进行合并建模，使变电设备区域形成三维模型呈现在计算机内；S3：通过三维摄像头对变电设备进行画面建模，并通过三维参照数据进行优化，完成三维模型；S4：通过深度摄像头对变电设备的模型进行尺寸规整，并通过三维参照数据进行对比优化，使变电设备模型与现实变电设备尺寸一致，还原现实的变电设备；S5：通过色彩摄像头对三维模型进行色彩参数渲染，并通过三维参照数据进行优化；S6：通过色彩摄像头和三维参照数据对变电设备本体色彩参数进行读取，并与实时获取的色彩参数进行对比，查看色彩参数变化的区域；S7：计算机通过深度摄像头对色彩参数变化的区域进行形状显现，通过显现出的形状规则性判断是否为油渍；S8：通过人为干预，对色彩参数变化的区域进行识别，并将人为识别的结果输入计算机；S9：计算机通过人为判定的精准结果，对色彩参数和形状规格参数进行记录，并将此参数默认为人为判定结果，并带入下一次的检测。

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