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龙图腾网获悉武汉凯默电气有限公司申请的专利基于深度学习的变电站二次原理图纸智能识别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：CN119851304B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510322367.3，技术领域涉及：G06V30/422；该发明授权基于深度学习的变电站二次原理图纸智能识别方法是由胡佳佳;毛玉荣;周坤;谭堂;刘明;张文杰;夏振兴;牛俊涛;姚进波;杨经超设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的变电站二次原理图纸智能识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能识别领域，更具体地，本发明涉及基于深度学习的变电站二次原理图纸智能识别方法，方法包括：获取预先得到的第一阶段的电气图元识别网络；对第一阶段的电气图元识别网络进行一轮训练，获取输出结果以及每个卷积层的特征图像；计算两电气图元的区分难度；获取二次原理图纸图像中每两种电气图元区域的差异归一化图像；以区分难度为权重，对差异归一化图像进行加权计算得到关注度图像；利用关注度图像提取二次原理图纸图像的重点信息；根据特征图像与重点信息的相关性设置网络参数在正则化项中的权重；以实现智能识别。通过合理设置正则化权重，来实现网络轻量化的同时，还能较小影响网络识别精度。

本发明授权基于深度学习的变电站二次原理图纸智能识别方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的变电站二次原理图纸智能识别方法，其特征在于，包括：获取数据集，所述数据集是由带标签的二次原理图纸图像组成；获取预先得到的第一阶段的电气图元识别网络；利用二次原理图纸图像对第一阶段的电气图元识别网络进行一轮训练，获取输出结果以及每个卷积层的特征图像；计算两电气图元的区分难度，将输出结果中包含两电气图元中任一电气图元的识别框记为备用识别框，分别表示第s张二次原理图纸图像中第k个备用识别框内区域为第j种电气图元和第i种电气图元的概率，表示第s张二次原理图纸图像中第k个备用识别框的类别识别误差，分别表示第s张二次原理图纸图像中第k个备用识别框对应区域的第j种类别和第i种类别的标签值，表示第s张二次原理图纸图像中备用识别框的数量，表示二次原理图纸图像的张数，表示预设防零系数，表示线性归一化函数；获取二次原理图纸图像中每两种电气图元区域的差异归一化图像；以区分难度为权重，对差异归一化图像进行加权计算得到关注度图像；利用关注度图像提取二次原理图纸图像的重点信息；根据特征图像与重点信息的相关性设置网络参数在正则化项中的权重；以实现智能识别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉凯默电气有限公司，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市东湖新技术开发区金融港一路7号神州数码武汉科技园2栋1-4层01室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。