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龙图腾网恭喜中国电力科学研究院有限公司;国网江苏省电力有限公司电力科学研究院申请的专利一种输变电设备多层级关联的图像标注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：CN113312977B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202110480514.1，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种输变电设备多层级关联的图像标注方法及系统是由杨洋;杨宁;李丽华;廖思卓;张博文;韩帅;贾鹏飞;陈没;高飞;孙仿设计研发完成，并于2021-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种输变电设备多层级关联的图像标注方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种输变电设备多层级关联的图像标注方法及系统，其中方法包括：基于图像质量识别标准对包括输变电设备缺陷的样本图像进行识别，识别出符合图像质量标准的样本图像；基于所述样本图像中输变电设备的设备台帐和设备点位信息的对应关系，将所述样本图像的基本属性标注至属性标签，所述基本属性包括提供所述样本图像的采集终端；建立输变电设备的多级标签，分别对所述样本图像中输变电设备中的多级标签中的每一级标签进行标注；每一级标签与其对应的上级标签为从属关系：从最高级别标签开始依次向下一级标签进行标注，生成多级标签。

本发明授权一种输变电设备多层级关联的图像标注方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种输变电设备多层级关联的图像标注方法，所述方法包括： 基于图像质量识别标准对包括输变电设备缺陷的样本图像进行识别，识别出符合图像质量标准的样本图像，包括： 基于图像质量识别标准对包括输变电设备缺陷的样本图像进行识别，包括： 基于能量梯度函数评价样本图像的清晰度，选择出达到清晰度阈值的样本图像，其中，能量梯度函数为： Ef＝∑y∑x|fx+1,y-fx,y|2+|fx,y+1-fx,y|2 Ef是能量梯度函数，能量梯度函数数值越大，样本图像越清晰；反之，样本图像越模糊； x是样本图像水平方向的像素坐标； y是样本图像竖直方向的像素坐标； fx,y是像素坐标x,y的灰度值； 基于图像质量识别标准对包括输变电设备缺陷的样本图像进行识别，包括： 基于亮度偏移检测曝光不足或曝光过度图像，曝光度计算函数为： N＝W*H W是样本图像的宽度； H是样本图像的高度； M是偏离平均灰度128的平均偏差； Hist是灰度的直方图； 基于图像质量识别标准对包括输变电设备缺陷的样本图像进行识别，包括： 通过噪声检测算法检测不易辨认的图像，噪声水平计算函数为： Av是样本图像区域均值； Rx,y是像素坐标x,y的像素值； VAR是求方差的函数； Noise是样本图像噪声水平；Noise数值越大，样本图像越不易辨认； 基于所述符合图像质量标准的样本图像中输变电设备的设备台帐和设备点位信息的对应关系，将所述样本图像的基本属性标注至属性标签，所述基本属性包括提供所述样本图像的采集终端； 建立输变电设备的多级标签，分别对所述符合图像质量标准的样本图像中输变电设备中的多级标签中的每一级标签进行标注： 从最高级别标签开始依次向下一级标签进行标注，生成多级标签；所述输变电设备的多级标签，包括：设备级别标签、部件级别标签、缺陷级别标签、子缺陷级别标签、以及缺陷严重等级级别标签；下级标签和与下级标签相对应的上级标签之间是从属关系； 基于多级标签的任一级标签属性进行检索，获取定制样本图像集； 确定与所述定制样本图像集相对应的输变电设备图像缺陷识别算法模型，基于所述输变电设备图像缺陷识别算法模型对所述定制样本图像集中输变电设备的缺陷进行识别。

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