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龍圖騰網(wǎng)恭喜國網(wǎng)安徽省電力有限公司電力科學(xué)研究院申請的專利一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的多變電站設(shè)備缺陷識別方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119273694B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411814828.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的多變電站設(shè)備缺陷識別方法及系統(tǒng)是由孫偉;趙龍;丁國成;王同文;康健;張淑娟;邢璐;史偉豪;金雨楠設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-12-11向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的多變電站設(shè)備缺陷識別方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的多變電站設(shè)備缺陷識別方法及系統(tǒng)，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，解決變電站設(shè)備缺陷識別過程中客戶端數(shù)據(jù)不可見導(dǎo)致特征偏移的問題；本發(fā)明在聯(lián)邦學(xué)習(xí)過程中，本地端和服務(wù)器端之間不需要傳遞CLIP模型的視覺分支和文本分支，僅需要傳遞文本提示詞、編碼器和解碼器的參數(shù)即可實現(xiàn)不同服務(wù)器端的知識學(xué)習(xí)與知識融合，相比于具有大參數(shù)量的CLIP模型，極大降低了傳輸參數(shù)量，通過多次的本地端和服務(wù)器端的循環(huán)訓(xùn)練，最終得到效果最優(yōu)的服務(wù)器端的全局模型，對于本地端模型，能夠生成任意類別尤其是未見類別的視覺特征，減少變電站設(shè)備缺陷識別過程中服務(wù)器端數(shù)據(jù)不可見導(dǎo)致特征偏移的現(xiàn)象，提升模型的泛化能力。

本發(fā)明授權(quán)一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的多變電站設(shè)備缺陷識別方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的多變電站設(shè)備缺陷識別方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、獲取多個變電站設(shè)備缺陷的樣本數(shù)據(jù)，劃分為訓(xùn)練集和測試集，所述訓(xùn)練集包括訓(xùn)練集圖像和訓(xùn)練集標(biāo)簽，所述測試集包括測試集圖像和測試集標(biāo)簽，對訓(xùn)練集圖像進行隨機裁剪，將所有訓(xùn)練集圖像大小縮放到統(tǒng)一尺寸，再進行數(shù)值歸一化處理；S2、在本地端構(gòu)建基于編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)的視覺特征生成模型，構(gòu)建可學(xué)習(xí)的文本提示詞，所述視覺特征生成模型包括CLIP模型、編碼器和解碼器，初始化編碼器和解碼器的參數(shù)；S3、在本地端固定文本提示詞，將訓(xùn)練集圖像輸入CLIP模型的視覺分支并輸出原始視覺特征，作為編碼器的輸入，使編碼器輸出第一隱變量，解碼器接受第一隱變量作為輸入，輸出殘差特征，將解碼器的輸出與文本特征相加，得到內(nèi)部重建視覺特征，并計算重建損失，利用重建損失對視覺特征生成模型的參數(shù)進行更新；S4、在本地端固定視覺特征生成模型的參數(shù)，將文本提示詞輸入CLIP模型的文本分支并輸出各類別文本特征，在標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分?jǐn)?shù)中隨機采樣形成第二隱變量，經(jīng)過解碼器的輸出與文本特征相加，得到生成視覺特征，并結(jié)合原始視覺特征構(gòu)成訓(xùn)練視覺特征，通過softmax函數(shù)計算訓(xùn)練視覺特征與不同類別的文本特征的類別分?jǐn)?shù)，構(gòu)建交叉熵?fù)p失，通過梯度反傳的方式更新文本提示詞的參數(shù)；S5、將本地端的文本提示詞、編碼器和解碼器參數(shù)上傳到服務(wù)器端，在服務(wù)器端構(gòu)建基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的全局模型，計算全局模型的文本提示詞、編碼器和解碼器參數(shù)，構(gòu)建特征蒸餾損失和隱變量蒸餾損失；S6、將全局模型的參數(shù)分發(fā)到本地端，重復(fù)執(zhí)行S3至S5，直至迭代到最大次數(shù)，輸入測試集，計算全局模型的精準(zhǔn)度。

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