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龍圖騰網獲悉國網江蘇省電力有限公司電力科學研究院;江蘇省電力試驗研究院有限公司申請的專利一種變電站智能檢測方法及衛星圖像處理系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120126029B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510625990.6，技術領域涉及：G06V20/13；該發明授權一種變電站智能檢測方法及衛星圖像處理系統是由邱剛;張廼龍;黃新宇;陳杰;邵劍;楊景剛;譚笑;李陳瑩;高嵩;曹京滎;張偉設計研發完成，并于2025-05-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種變電站智能檢測方法及衛星圖像處理系統在說明書摘要公布了：本發明涉及輸電線路智能運檢技術領域，尤其涉及一種變電站智能檢測方法及衛星圖像處理系統，方法包括：采集目標數據信息，并通過獲取歷史多維特征數據集構建電站檢測數據集，建立多層級特征提取網絡對目標數據信息進行多目標特征提取，通過設置空洞卷積模塊對多目標特征映射進行特征融合，基于多層級特征提取網絡與空洞卷積模塊構建電站綜合檢測模型，并通過電站綜合檢測模型對目標數據信息進行電站檢測，獲取電站檢測結果，通過本發明，有效解決了傳統的檢測方法在復雜環境下容易受到天氣、地形等因素的干擾，導致識別效果不穩定且精度低的問題，有效提升了多層級特征的融合能力，從而保證了對變電站及其設備的高精度識別。

本發明授權一種變電站智能檢測方法及衛星圖像處理系統在權利要求書中公布了：1.一種變電站智能檢測方法，其特征在于，所述方法包括： 采集目標數據信息，并獲取歷史多維特征數據集，根據所述多維特征數據集構建電站檢測數據集； 建立多層級特征提取網絡，根據所述多層級特征提取網絡對所述目標數據信息進行多目標特征提取，獲取多目標特征映射，并設置空洞卷積模塊對所述多目標特征映射進行特征融合，獲取綜合電站特征； 基于所述多層級特征提取網絡與所述空洞卷積模塊構建電站綜合檢測模型，并根據所述電站檢測數據集對所述電站綜合檢測模型進行訓練，包括： 根據電站設施定位信息，對所述綜合電站特征進行匹配比對，獲取所述電站設施定位信息與綜合電站特征的空間對應關系； 若所述電站設施定位信息與所述綜合電站特征不匹配，則基于所述電站設施定位信息計算特征貢獻權重，并根據所述特征貢獻權重修正所述綜合電站特征的類別分布，匹配所述電站設施定位信息，所述特征貢獻權重根據區域類別的像素點數分配； 若所述電站設施定位信息與所述綜合電站特征匹配，則融合所述電站設施定位信息與綜合電站特征，構建電站綜合檢測模型； 根據訓練后的所述電站綜合檢測模型對所述目標數據信息進行電站檢測，獲取電站檢測結果，并對所述電站檢測結果進行圖像優化，包括： 根據所述電站檢測結果獲取誤檢圖像與標準圖像，對所述誤檢圖像進行特征重塑，對所述標準圖像進行校核； 對所述誤檢圖像進行多次圖像細節優化，獲取若干不同程度的優化對比圖像； 將若干所述優化對比圖像分別與所述誤檢圖像進行比對，標記所述誤檢圖像的特征差異區域； 將所述特征差異區域與所述電站檢測數據集進行合并，更新所述站檢測數據集； 對所述標準圖像進行校核，包括： 采集歷史臺賬坐標，并根據所述標準圖像提取電站區域質心坐標，將所述歷史臺賬坐標與所述電站區域質心坐標進行比對，獲取平面距離差； 根據電站歷史設備關系設置偏移閾值，若所述平面距離差超過所述偏移閾值，則對所述標準圖像進行二次校驗，獲取修正偏移量； 根據所述修正偏移量對所述標準圖像進行修正，并再次校核，直至所述平面距離差符合所述偏移閾值。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人國網江蘇省電力有限公司電力科學研究院;江蘇省電力試驗研究院有限公司，其通訊地址為：211103 江蘇省南京市江寧區帕威爾路1號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。