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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利输电网绝缘子缺陷检测方法和装置、系统、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：CN119723036B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202411770734.8，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权输电网绝缘子缺陷检测方法和装置、系统、存储介质是由谢国波;陈浩畅;程林峰;刘伟松;苏庆;林志毅;肖峰;黄剑锋;林业恒;梁立辉;张若辰设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本输电网绝缘子缺陷检测方法和装置、系统、存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种输电网绝缘子缺陷检测方法和装置、系统、存储介质，包括：步骤S1、获取输电网绝缘子缺陷数据集；步骤S2、对输电网绝缘子缺陷数据集进行预处理，并对预处理后的输电网绝缘子缺陷数据集进行划分，得到训练集和测试集；步骤S3、根据预处理后的输电网绝缘子缺陷数据集，构建输电网绝缘子缺陷检测模型；步骤S4、根据训练集训练输电网绝缘子缺陷检测模型；步骤S5，将测试集输入到训练好的输电网绝缘子缺陷检测模型中对当前输电网区域的绝缘子进行识别，得到缺陷类型和位置。采用本发明的技术方案，在处理复杂背景、噪声干扰的环境下，可以大大提高检测效率和精度。

本发明授权输电网绝缘子缺陷检测方法和装置、系统、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种输电网绝缘子缺陷检测方法，其特征在于，包括： 步骤S1、获取输电网绝缘子缺陷数据集； 步骤S2、对输电网绝缘子缺陷数据集进行预处理，并对预处理后的输电网绝缘子缺陷数据集进行划分，得到训练集和测试集； 步骤S3、根据预处理后的输电网绝缘子缺陷数据集，构建输电网绝缘子缺陷检测模型；其中，输电网绝缘子缺陷检测模型包括：5-DCFM模块和DCAM模块； 步骤S4、根据训练集训练输电网绝缘子缺陷检测模型； 步骤S5，将测试集输入到训练好的输电网绝缘子缺陷检测模型中对当前输电网区域的绝缘子进行识别，得到缺陷类型和位置； 其中，5-DCFM模块采用多尺度特征提取、空洞卷积和特征融合机制；DCAM模块采用空洞卷积机制和通道维度与空间维度的注意力机制；输电网绝缘子缺陷检测模型采用HCIoU损失函数同时优化边界框的位置、尺寸、置信度和类别预测的精确度； 将预处理后的第一绝缘子缺陷图像X1输入到第一Conv模块中，生成第二绝缘子缺陷特征图X2，将X2继续输入到第二Conv模块中，生成第三绝缘子缺陷特征图X3；在此基础上，将X3传递到第一5-DCFM模块中，生成更高层次的特征图，即第四绝缘子缺陷特征图X4；之后，将X4依次通过第三Conv模块、第二5-DCFM模块、第四Conv模块、第三5-DCFM模块、第五Conv模块、第四5-DCFM模块，生成一系列特征图，分别为第五绝缘子缺陷特征图X5、第六绝缘子缺陷特征图X6、第七绝缘子缺陷特征图X7、第八绝缘子缺陷特征图X8、第九绝缘子缺陷特征图X9、第十绝缘子缺陷特征图X10；X10随后被传递至DCAM模块中进一步处理，生成绝缘子缺陷增强特征图X10′；再将X10'输入到SPPF模块中，生成第十一绝缘子缺陷特征图X11；对X11进行上采样操作，生成第十二绝缘子缺陷特征图X12；将X8和X12进行Concat操作，生成第十三绝缘子缺陷特征图X13；将X13输入到第五5-DCFM模块中，生成第十四绝缘子缺陷特征图X14；对X14进行Upsample操作，生成第十五绝缘子缺陷特征图X15；将X6和X15进行Concat操作，生成第十六绝缘子缺陷特征图X16；将X16输入到第六5-DCFM模块中，生成第十七绝缘子缺陷特征图X17；将X17输入到第六Conv模块中，生成第十八绝缘子缺陷特征图X18；将X14和X18进行Concat操作，生成第十九绝缘子缺陷特征图X19；将X19输入到第七5-DCFM模块中，生成第二十绝缘子缺陷特征图X20；将X20输入到第七Conv模块中，生成第二十一绝缘子缺陷特征图X21；将X11和X21进行Concat操作，生成第二十二绝缘子缺陷特征图X22；将X22输入到第八5-DCFM模块中，生成第二十三绝缘子缺陷特征图X23；将X17、X20、X23分别输入到目标预测头Head中，输出包括预测的边界框坐标、缺陷类别标签和置信度分数信息；第一5-DCFM模块、第二5-DCFM模块、第三5-DCFM模块、第四5-DCFM模块、第五5-DCFM模块、第六5-DCFM模块、第七5-DCFM模块的结构相同； 5-DCFM模块共有五个分支： 在A分支，将第一中间缺陷特征图F1输入到卷积核大小为1×1的Conv2d层中，得到第二中间缺陷特征图F2；再将F2输入到卷积核大小为3×3的Conv2d层中，得到第三中间缺陷特征图F3； 在B分支，将F1分别输入到X_AvgPool层中进行横向平均池化操作、在Y_AvgPool层中进行纵向平均池化操作，分别得到第四中间缺陷特征图F4和第五中间缺陷特征图F5；对F4和F5进行Concat操作，得到第六中间缺陷特征图F6；再将F6输入到卷积核大小为3×3的Conv2d层和BN层，得到各个通道的权重Ω；接着，将C分支直接输入的F1和权重Ω进行逐元素相乘，得到第七中间缺陷特征图F7；将F7输入卷积核大小为3×3的Conv2d层和使用Sigmoid激活函数激活，得到第八中间缺陷特征图F8；最后，对F7和F8进行Concat操作，得到第九中间缺陷特征图F9； 在D分支，将F1依次通过卷积核大小为1×1、5×5、3×3的Conv2d层，其中卷积核大小为3×3的Conv2d层的空洞率为5，得到第十中间缺陷特征图F10；将F9和F10进行Concat操作，得到第十一中间缺陷特征图F11； 在E分支，将F1依序输入卷积核大小为1×1、9×9、3×3的Conv2d层，其中卷积核大小为3×3的Conv2d层的空洞率为9，得到第十二中间缺陷特征图F12；将B分支输出的F9和F12进行Concat操作，得到第十三中间缺陷特征图F13；将A分支输出的F3、D分支输出的F11和F13进行Concat操作，然后使用Sigmoid激活函数激活，得到第十四中间缺陷特征图F14，F14是5-DCFM模块的最终输出特征图； 将第十绝缘子缺陷特征图X10输入到DCAM模块中，首先将X10输入卷积核大小为3×3、空洞率为1的Conv2d层后，得到第一增强缺陷特征图X10_1，然后将X10_1输入到BN层与ReLU激活层处理，得到第二增强缺陷特征图X10_2；再将X10_2输入到卷积核大小为3×3、空洞率为1的Conv2d层后，得到第三增强缺陷特征图X10_3，然后将X10_3输入到BN层与ReLU激活层处理，得到第四增强缺陷特征图X10_4；接着将X10_4输入到卷积核大小为3×3、空洞率为1的Conv2d层后，得到第五增强缺陷特征图X10_5，然后将X10_5输入到BN层与ReLU激活层处理，得到第六增强缺陷特征图X10_6；再将X10_6分别输入到全局平均池化层和全局最大池化层，分别得到两个一维向量；将两个一维向量进行Concat操作，然后通过一维卷积，并经过Sigmoid激活函数得到各个通道的权重ω，最后将权重ω与X10_6相乘得到绝缘子缺陷增强特征图X10′，X10'为DCAM模块的最终输出特征图； HCIoU损失函数定义如下： 其中，IoU表示预测框与真实框的交并比，即B和Bgt分别表示预测框和真实框；b和bgt分别表示预测框与真实框的中心点；ρ·表示两个点的欧式距离；wc和hc分别表示由预测框和真实框组成的最小边界框的宽度和高度；c表示最小边界框的对角线；wgt和hgt分别表示真实框的宽度和高度；wp和hp分别表示预测框的宽度和高度；λ1、λ2、λ3、λ4是各部分的权重系数，四者和为1；m为阈值参数。

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