(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210697261.8 (22)申请日 2022.06.20 (71)申请人 广东电网有限责任公司广州供电局 地址 510620 广东省广州市天河区天河南 二路2号 (72)发明人 佟佳俊　林利祥　朱以顺　朱志芳　 吴国玥　梁毅　徐畅　张晨曦　 (74)专利代理 机构 华进联合专利商标代理有限 公司 44224 专利代理师 聂榕 (51)Int.Cl. G06V 10/774(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06T 7/73(2017.01)G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 电路元器件识别方法、 装置、 计算机设备 (57)摘要 本申请涉及一种电路元器件识别方法、 装 置、 计算机设备、 存储介质和计算机程序产品。 方 法包括： 将电路图像进行预处理， 得到预处理后 的电路图像； 将预处理后的电路图像输入到训练 好的元器件识别模型， 作为元器件识别模型的输 入； 通过元器件识别模型提取电路图像中各元器 件的图像特征， 根据电路图像中各元器件的位置 编码和图像特征， 得到注意了元器件与其它元器 件的连接关系的各元器件的特征向量， 根据特征 向量识别各元器件的类型。 采用本方法此得到的 识别结果不仅考虑了元器件的图像特征， 还考虑 了元器件之间的连接关系， 与实际元器件之间的 电路连接关系相符， 因此能够提高元器件识别的 准确率， 该方法无需人工参与， 进一步提高了识 别效率。 权利要求书2页 说明书12页 附图4页 CN 115187829 A 2022.10.14 CN 115187829 A 1.一种电路元器件识别方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 将电路图像进行 预处理， 得到预处 理后的电路图像； 将预处理后的电路图像输入到训练好的元器件识别模型， 作为所述元器件识别模型的 输入； 通过所述元器件识别模型提取所述电路图像中各元器件的图像特征， 根据所述电路图 像中各元器件的位置编 码和所述图像特征， 得到注意了所述元器件与其它元器件的连接关 系的各所述元器件的特 征向量， 根据所述特 征向量识别各 所述元器件的类型。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述通过所述元器件识别模型提取所述电 路图像中各元器件的图像特征， 根据所述电路图像中各元器件的位置编码和所述图像特 征， 得到注意了所述元器件与其它 元器件的连接关系的各所述元器件的特征向量， 根据所 述特征向量识别各 所述元器件的类型， 包括： 通过所述元器件识别模型的特 征提取网络提取 所述电路图像中各 元器件的图像特 征； 所述元器件识别模型的编码器根据所述元器件对应的位置编码和所述电路图像中各 元器件的图像特征， 得到注意了所述元器件与其它元器件的连接关系的所述元器件的特征 向量； 所述元器件识别模型的解码器根据 所述元器件的特征向量以及目标查询集合， 得到所 述目标查询集 合的各类预测框的标识； 所述元器件识别模型的识别 头根据所述各类预测框的标识和所述元器件的特征向量， 预测所述各 所述元器件的类型和位置的预测框 。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述通过所述元器件识别模型的特征提取 网络提取 所述电路图像中各 元器件的图像特 征， 包括： 通过所述提取网络对所述电路图像进行卷积和降采样处理， 提取所述电路图像的特征 图， 利用空间注意力机制对所述特征图进行处理， 得到所述电路图像中各元器件的图像特 征。 4.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述元器件识别模型的编码器根据 所述元 器件对应的位置编 码和所述电路图像中各元器件的图像特征， 得到注意了所述元器件与其 它元器件的连接关系的所述元器件的特 征向量， 包括： 将对所述电路图像中各元器件的位置进行编码得到的位置编码以及所述电路图像中 各元器件的图像特 征输入所述元器件识别模型的编码器； 根据所述位置编码对所述电路图像中各元器件的图像特征进行注意， 得到注意了所述 元器件与其它元器件的连接关系的所述元器件的特 征向量。 5.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述元器件识别模型的识别头根据 所述各 类预测框的标识和所述元器件的特征向量， 预测所述各所述元器件的类型和位置的预测 框， 包括： 所述元器件识别模型的识别 头根据各类预测框的标识和所述元器件的特征向量， 预测 各类预测框的标识和所述元器件的匹配概 率； 将匹配概 率最大的预测框标记在所述元器件上， 用于提 示所述元器件的类型和位置 。 6.根据权利要求1～5任一项所述的方法， 其特 征在于， 获取训练数据集， 所述训练数据集包括所述电路图像和标注在所述电路图像的元器件权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115187829 A 2上的第一预测框； 将所述电路图像输入至待训练 的元器件识别模型， 得到所述元器件识别模型预测的用 于标记所述各 所述元器件的类型和位置的第二预测框； 运用匈牙利匹配算法进行匹配， 根据总匹配代价最小的原则， 将所述元器件上的第一 预测框和所述第二预测框进行匹配， 根据所述匹配结果计算损失函数， 根据所述损失函数 对所述电路元器件识别模型进行反向传播更新， 得到训练好的所述元器件识别模型。 7.一种电路元器件识别装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 预处理模块， 用于将电路图像进行 预处理， 得到预处 理后的电路图像； 提取模块， 用于将预处理后的 电路图像输入到训练好的元器件识别模型， 作为所述元 器件识别模型的输入； 识别模块， 用于通过所述元器件识别模型提取所述电路图像中各元器件的图像特征， 根据所述电路图像中各元器件的位置编 码和所述图像特征， 得到注意了所述元器件与其它 元器件的连接 关系的各所述元器件的特征向量， 根据所述特征向量识别各所述元器件的类 型。 8.一种计算机设备， 包括存储器和处理器， 所述存储器存储有计算机程序， 其特征在 于， 所述处 理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至 6中任一项所述的方法的步骤。 9.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被 处理器执行时实现权利要求1至 6中任一项所述的方法的步骤。 10.一种计算机程序产品， 包括计算机程序， 其特征在于， 该计算机程序被处理器执行 时实现权利要求1至 6中任一项所述的方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115187829 A 3