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龙图腾网获悉国网上海市电力公司申请的专利一种基于模型轻量化的风灾场景下输电线路隐患检测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：CN119762941B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510253104.1，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于模型轻量化的风灾场景下输电线路隐患检测方法是由何冰;孟夏卿;王浩洋;陆峰;印明骋;凤也;张伟;陈星宇;黄华悦设计研发完成，并于2025-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模型轻量化的风灾场景下输电线路隐患检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于模型轻量化的风灾场景下输电线路隐患检测方法，包括：构建包含骨架超网络和特征融合超网络的隐患检测超网络，并通过基于重要性参数的智能剪裁，选择性移除不重要的候选操作，优化超网络结构。其次，针对每一层的权重和激活值，定义数值精度候选集合，并通过Gumbel‑Softmax机制进行数值精度的随机采样和动态调整，确保每层神经网络的精度配置能够在训练过程中自适应优化。通过贪心算法对骨架超网络和特征融合超网络进行精简，得到满足精度和计算复杂度要求的轻量化隐患检测模型。本发明方法能够有效降低计算开销，提高隐患检测模型的推理效率，适用于资源受限的嵌入式设备和边缘计算场景。

本发明授权一种基于模型轻量化的风灾场景下输电线路隐患检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模型轻量化的风灾场景下输电线路隐患检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建隐患检测超网络，设定模型精度约束与计算复杂度约束，构建隐患检测超网络的候选操作集，为隐患检测超网络的候选操作集设置重要性参数，根据隐患检测超网络的候选操作集及其重要性参数基于模型精度约束与计算复杂度约束下对隐患检测超网络进行智能剪裁； 针对裁剪后的隐患检测超网络中神经网络每一层的权重和激活值，定义数值精度候选集合，根据模型精度约束与计算复杂度约束，动态调整隐患检测超网络的数值精度，获得轻量化隐患检测模型，具体包括： 针对裁剪后的隐患检测模型中的神经网络每一层的权重和激活值，定义可选的数值精度候选集合P={p 1 、p 2 、…、p n }，其中p i 表示第i种精度配置，包括FP32、FP16、INT8、混合精度； 为每一层的数值精度候选集合中的候选精度引入可学习的重要性参数γ，所述重要性参数γ的维度与数值精度候选集合中的候选精度数量相同； 在训练阶段的前向传播中，使用Gumbel-Softmax对每层神经网络的数值精度进行随机采样，获取每次神经网络的数值精度候选集合的重要性参数γ； 每次前向传播仅激活采样得到的重要性参数γ最大的候选精度作为当前神经网络层的精度配置； 根据模型精度约束与计算复杂度约束，固定当前的重要性参数γ，通过常规的反向传播过程更新网络参数W，在冻结网络参数W后，使用Gumbel-Softmax的梯度估计来更新数值精度候选集合的重要性参数γ； 重复上述过程，直至网络参数W和重要性参数γ都收敛，将神经网络各层数值精度候选集合中重要性参数γ最大的候选精度作为当前神经网络层的精度配置，获得轻量化隐患检测模型； 将轻量化隐患检测模型部署至无人机端侧，无人机采集输电线路的隐患图像数据，所述隐患图像数据包括断股图片、挂线异物图片、杆塔受损图片及其他隐患图像，将隐患图像数据输入轻量化隐患检测模型，实现对风灾场景下输电线路隐患的检测。

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