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龍圖騰網獲悉國網上海市電力公司;華東電力試驗研究院有限公司申請的專利一種紅外圖像電力設備故障檢測方法、裝置、設備及介質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：CN120408158B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202510905043.2，技術領域涉及：G06F18/213；該發明授權一種紅外圖像電力設備故障檢測方法、裝置、設備及介質是由嚴軍;杜習周;雷興;姚周飛;司文榮;許強;葉頲設計研發完成，并于2025-07-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種紅外圖像電力設備故障檢測方法、裝置、設備及介質在說明書摘要公布了：本發明涉及一種紅外圖像電力設備故障檢測方法、裝置、設備及介質，其中方法包括以下步驟：獲取電力設備允許環境文本數據作為提示詞，對提示詞進行詞元解析，并利用自然語言模型進行特征提取，得到提示詞輔助特征；獲取電力設備紅外圖像，并與提示詞輔助特征一同輸入基于Unet結構的故障檢測模型，輸出故障檢測結果，故障檢測模型包括特征編碼模塊和特征解碼模塊，其中，特征編碼模塊中基于提示詞輔助特征動態生成卷積核，以提取故障特征，特征解碼模塊中針對不同尺度的故障特征，將提示詞輔助特征分別與低分辨率特征圖的行特征與列特征進行匹配，生成目標定位注意力圖用于輔助特征提取。與現有技術相比，本發明具有提升了檢測精度等優點。

本發明授權一種紅外圖像電力設備故障檢測方法、裝置、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種紅外圖像電力設備故障檢測方法，其特征在于，該方法包括以下步驟： 獲取電力設備允許環境文本數據作為提示詞，對所述提示詞進行詞元解析，并利用自然語言模型進行特征提取，得到提示詞輔助特征； 獲取電力設備紅外圖像，并與提示詞輔助特征一同輸入基于Unet結構的故障檢測模型，輸出故障檢測結果，所述故障檢測模型包括特征編碼模塊和特征解碼模塊，其中，所述特征編碼模塊中基于提示詞輔助特征動態生成卷積核，以提取故障特征，特征解碼模塊中針對不同尺度的故障特征，將提示詞輔助特征分別與低分辨率特征圖的行特征與列特征進行匹配，生成目標定位注意力圖用于輔助特征提??； 所述的特征編碼模塊包括多個編碼塊，每個編碼塊中包括依次連接的第一卷積層、第一批次歸一化與激活層、提示輔助卷積層、第二批次歸一化與激活層和下采樣層，每一編碼塊的輸入特征經過第一卷積層和第一批次歸一化與激活層處理得到初步特征，所述提示輔助卷積層利用基于所述提示詞輔助特征動態生成的卷積核對所述初步特征進行卷積操作，生成中間特征，所述中間特征經過下采樣層處理后輸出； 所述的提示輔助卷積層的卷積核動態生成具體為： 分別對所述初步特征進行平均池化與最大池化，得到平均池化特征和最大池化特征； 將所述平均池化特征、最大池化特征和提示詞輔助特征拼接后通過多層感知機動態生成卷積核； 所述的特征解碼模塊包括多個解碼塊，所述解碼塊的數量與編碼塊數量相同，以前一個解碼塊或最后一個編碼塊輸出給當前解碼塊的特征作為第一輸入特征，以對應編碼塊的中間特征作為第二輸入特征，對輸入特征進行高分辨率恢復，所述解碼塊包括依次連接的上采樣層、第二卷積層、第三批次歸一化與激活層、目標定位注意力層和第三卷積層，所述第一輸入特征經過上采樣層處理后，與第二輸入特征進行拼接，輸入第二卷積層，并經過第三批次歸一化與激活層處理，得到低分辨率特征圖，所述目標定位注意力層針對不同尺度的故障特征，將提示詞輔助特征分別與低分辨率特征圖的行特征與列特征進行匹配，生成目標定位注意力圖，所述第三卷積層基于目標定位注意力圖對所述低分辨率特征圖進行特征提取處理后輸出； 所述的目標定位注意力層執行以下步驟： 對低分辨率特征圖進行行切片與列切片： ， ， 其中，為低分辨率特征圖，W、H、C in 分別為輸入的電力設備紅外圖像的寬度、高度和通道數，為行切片結果，為列切片結果，表示特征的形狀為； 對行切片和列切片的結果分別與提示詞輔助特征進行點積獲取行注意力與列注意力： ， ， 其中，為第i行的行注意力，為第j列的列注意力，為提示詞輔助特征； 將所述行注意力與列注意力進行外積，生成目標定位注意力圖： ， 其中，為目標定位注意力圖，為所有行的行注意力向量，為所有列的列注意力向量。

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上海市電力公司;華東電力試驗研究院有限公司，其通訊地址為：200122 上海市浦東新區自由貿易試驗區源深路1122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”。