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龙图腾网获悉兰州交通大学申请的专利一种用于远程监控接触网绝缘子缺陷的智能检测识别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：CN120334485B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510833002.7，技术领域涉及：G01N33/00；该发明授权一种用于远程监控接触网绝缘子缺陷的智能检测识别方法是由董海燕;韩政龙;窦建明;庞明;谭达设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于远程监控接触网绝缘子缺陷的智能检测识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及绝缘子缺陷检测技术领域，尤其涉及一种用于远程监控接触网绝缘子缺陷的智能检测识别方法，包括：获取用以截取并校正绝缘子图像信息的一阶段级联模型，和用于框选并标定绝缘子缺陷区域的二阶段级联模型，周期性依据所述二阶段级联模型的误检率确定级联模型的运行是否合格，并在判定级联模型的运行异常时，调节级联模型的运行参数，在级联模型使用过程中，对级联模型的运行进行监测，及时校准模型，提高了对缺陷绝缘子的检测精度，提高了对缺陷绝缘子的检测效率。

本发明授权一种用于远程监控接触网绝缘子缺陷的智能检测识别方法在权利要求书中公布了：1.一种用于远程监控接触网绝缘子缺陷的智能检测识别方法，其特征在于，包括： S1，将绝缘子检测器获取的绝缘子区域图像信息作为实验数据集，训练用以输出截取和校正后的绝缘子图像信息的一阶段级联模型； S2，将所述绝缘子图像信息作为训练集，训练用以框选并标定绝缘子缺陷区域的二阶段级联模型； S3，将各绝缘子检测器获取的绝缘子区域图像信息依次输入一阶段级联模型和二阶段级联模型中，以获取框选标定后的绝缘子区域图像信息； S4，以预设监测时长为周期，周期性依据所述二阶段级联模型的误检率确定级联模型的运行是否合格，包括， 将绝缘子检测器获取的预设校验数量个绝缘子区域图像信息输入级联模型中，获取框选标定后的绝缘子区域图像信息； 确定框选标定失误的绝缘子区域图像信息的数量，计算标定失误的数量与预设校验数量的比值，得到误检率； 在判定级联模型的运行异常时，基于识别差异量调节级联模型的运行参数，包括将绝缘子检测器获取的绝缘子区域图像信息作为实验数据集以校准级联模型，或将绝缘子检测器的布设密度调节至对应值； 或，在判定级联模型的运行合格时，持续使用所述二阶段级联模型对各绝缘子区域图像信息进行框选标定； 将计算的预设监测时长内二阶段级联模型获取的绝缘子图像信息的数量与预设绝缘子数量的比值，确定为识别差异量。

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