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龙图腾网获悉贵州电网有限责任公司申请的专利一种基于结构感知机制的电气二次图纸元器件检测方法、设备及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：CN121458716B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202610003489.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于结构感知机制的电气二次图纸元器件检测方法、设备及介质是由王磊;张礼波;张景惠;张建行;邹瑞睿;汤龙;刘源敏;苟露飘设计研发完成，并于2026-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于结构感知机制的电气二次图纸元器件检测方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于结构感知机制的电气二次图纸元器件检测方法、设备及介质，属于图纸元器件检测技术领域，包括采集电气二次图纸，对电气二次图纸进行统一栅格化与预处理，得到预处理后的电气二次图纸；构建电气二次图纸元器件检测模型，输入为预处理后的电气二次图纸，输出为每个目标的类别概率、置信度及边界框参数；在电气二次图纸元器件检测模型的训练阶段，以电气二次图纸上所有符号的几何中心为节点，按对齐、邻接与电气连接规则构建符号结构关系图，构造损失函数。本发明显著降低误检、漏检问题，实现高精度识别；具有较快的检测效率，适应老化图纸、密集布局等复杂场景，同时具有更小的模型尺寸和更高的部署效率，成本低实用性强。

本发明授权一种基于结构感知机制的电气二次图纸元器件检测方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于结构感知机制的电气二次图纸元器件检测方法，其特征在于：包括， 采集电气二次图纸，对电气二次图纸进行统一栅格化与预处理，得到预处理后的电气二次图纸； 构建电气二次图纸元器件检测模型，输入为预处理后的电气二次图纸，输出为每个目标的类别概率、置信度及边界框参数； 在电气二次图纸元器件检测模型的训练阶段，选择节点和连接规则构建结构图，在结构图的基础上构造损失函数； 所述构建电气二次图纸元器件检测模型，包括， 基于YOLOv5的检测架构进行设计； 由主干网络提取多尺度特征并在各尺度嵌入结构感知注意力模块，融合局部细节与全局结构； 经颈部金字塔进行跨尺度融合，并引入高效多尺度注意力提升特征一致性； 各尺度检测头输出类别概率、置信度与边界框参数； 所述由主干网络提取多尺度特征并在各尺度嵌入结构感知注意力模块，包括，结构感知注意力模块嵌入于主干网络的多尺度特征层中对输入特征图进行处理，输出具有结构感知特性的注意力权重图； 结构感知注意力模块包括局部细节强化通路和全局结构感知通路； 通过在全局结构感知通路中引入通道平均、带状全局池化和一维卷积操作，能够有效捕捉符号在电气二次图纸中的行列排列模式，使模型在检测时不仅依赖局部纹理，还能识别符号的整体布局规律； 通过局部细节强化通路捕捉符号元器件区域的细粒度纹理与边缘信息； 局部细节强化通路设计包括多种卷积核的多尺度卷积滤波器，并引入空洞卷积扩展感受野，每个卷积后均连接批归一化与激活函数，通过逐像素融合多尺度卷积的响应，获得强调符号边缘与纹理突变区域的局部细节特征； 所述构造损失函数，包括， 根据结构图，构造整体结构损失与整体训练损失； 所述整体结构损失表示为， 其中，表示结构图中的一个节点，表示结构图中与节点存在结构关系的另一个节点，为结构图，为整体结构损失，为节点的预测框，为节点的预测框，为节点的真值框，为节点的真值框，为相对距离损失，为对齐方向损失，为拓扑连接损失，为相对距离损失的权重超参数，为对齐方向损失的权重超参数，为拓扑连接损失的权重超参数； 所述整体训练损失表示为， 其中，为整体训练损失，为分类损失，为回归损失，为结构一致性损失的权重，为结构一致性损失； 所述结构一致性损失包括度量预测框之间的空间关系与真实符号关系的差异，表示为， 其中，为结构边的数量。

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