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龙图腾网获悉合肥中科类脑智能技术有限公司;安徽明生恒卓科技有限公司;国网安徽省电力有限公司申请的专利电网缺陷诊断方法、装置、计算机设备和存储介质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：CN119273333B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202411786468.8，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权电网缺陷诊断方法、装置、计算机设备和存储介质是由葛健;朱兵;徐晓波;王海港;郭文铸;田宇;甄超;吴凯;李潇;乔硕;李红霞;姚天一;常峰设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本电网缺陷诊断方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本说明书实施方式提供了一种电网缺陷诊断方法、装置、计算机设备和存储介质，关于图像处理技术领域。方法包括：获取缺陷归集规则、多张巡检图像和巡检图像对应的位置信息；多张巡检图像是针对电网中至少一个杆塔的多个指定区域所拍摄的图像；将巡检图像输入至缺陷识别模型中提取设备元件特征，以基于提取的设备元件特征进行缺陷预测，得到巡检图像对应的第一缺陷信息；根据巡检图像对应的位置信息，更新巡检图像对应的第一缺陷信息，得到巡检图像对应的第二缺陷信息；根据缺陷归集规则和多张巡检图像各自对应的第二缺陷信息，确定电网中任一杆塔的缺陷点集合；按照杆塔维度，输出任一杆塔的缺陷点集合，如此，可以提高电网缺陷的诊断准确率。

本发明授权电网缺陷诊断方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种电网缺陷诊断方法，其特征在于，所述电网包括架空线路中的多个杆塔；所述方法包括： 获取配置的缺陷归集规则、多张巡检图像和所述巡检图像对应的位置信息；其中，所述多张巡检图像是针对至少一个所述杆塔的多个指定区域所拍摄的图像；所述缺陷归集规则用于对所述杆塔的多个指定区域中的缺陷点进行归集统计，以及用于所述杆塔的第二缺陷信息中同一类型的缺陷点之间的统计逻辑，以确定所述杆塔的同一类型的缺陷点集合； 将所述巡检图像输入至预先训练好的缺陷识别模型中提取设备元件特征，以基于提取的设备元件特征进行缺陷预测，得到所述巡检图像对应的第一缺陷信息；其中，所述第一缺陷信息包括所述巡检图像对应的所述指定区域中的缺陷点的类型和数量； 根据所述巡检图像对应的位置信息，更新所述巡检图像对应的第一缺陷信息，得到所述巡检图像对应的第二缺陷信息；其中，所述第二缺陷信息包括所述巡检图像对应的所述指定区域中的缺陷点的类型、数量和位置； 根据所述缺陷归集规则和所述多张巡检图像各自对应的第二缺陷信息，确定所述电网中任一所述杆塔的缺陷点集合；其中，所述缺陷点集合包括所述杆塔中的所述多个指定区域各自对应的所述第二缺陷信息；所述多个指定区域包括杆塔本体区域、大号侧通道和小号侧通道，所述杆塔本体区域包括全塔、塔顶、塔头、塔身、左横担、右横担中的至少一个，所述大号侧通道是所述杆塔面向受电端的路径，所述小号侧通道是所述杆塔面向送电端的路径；所述缺陷点集合中缺陷点的类型包括树竹障缺陷点，所述树竹障缺陷点所对应的所述缺陷归集规则为Amax+B+C，Amax表示所述杆塔本体区域中所述树竹障缺陷点进行合并和去重之后的得到的杆塔本体区域的树竹障缺陷点，B表示所述大号侧通道中的所述树竹障缺陷点，C表示所述小号侧通道中的所述树竹障缺陷点； 按照所述杆塔维度和所述缺陷点的类型维度，输出任一所述杆塔的缺陷点集合； 其中，所述缺陷识别模型通过以下训练方式得到：构建训练图像样本集合；其中，所述训练图像样本集合包括多个训练图像样本，所述训练图像样本的标签为缺陷点的类型，所述标签包括树竹障缺陷点；根据所述训练图像样本集合和所述标签对初始模型进行模型训练，得到所述缺陷识别模型；其中，所述初始模型是基于自编码器、Transformer、卷积神经网络模型中的任一个进行搭建的。

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合肥中科类脑智能技术有限公司;安徽明生恒卓科技有限公司;国网安徽省电力有限公司，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市高新区望江西路5089号中国科大先进技术研究院一号嵌入式研发楼3楼301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”。