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龙图腾网获悉华北电力大学(保定);山东大学;国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司申请的专利一种输电线路缺销螺栓弱监督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：CN114627455B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202210211262.7，技术领域涉及：G06V20/60；该发明授权一种输电线路缺销螺栓弱监督检测方法是由赵振兵;丁洁涛;聂礼强;戴永东;翟永杰;赵文清设计研发完成，并于2022-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种输电线路缺销螺栓弱监督检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种输电线路缺销螺栓弱监督检测方法，利用图像级标签训练集对输电线路中缺销螺栓进行检测，针对螺栓数据集中困难样本，在交叉熵损失函数中引入自适应损失值调节因子，形成自适应加权交叉熵损失函数，模型以难易样本的分类得分程度为依据，动态调节难易样本的损失值，增大困难样本在损失值中占比，增强模型对困难样本的学习程度，从而提高缺销螺栓的检测精度。本发明提供的输电线路缺销螺栓弱监督检测方法，解决数据集中存在困难样本的问题，在仅提供图像级标注的前提下，实现更好的检测效果。

本发明授权一种输电线路缺销螺栓弱监督检测方法在权利要求书中公布了：1.一种输电线路缺销螺栓弱监督检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1获取输电线路螺栓图像，利用候选框生成算法在所述输电线路螺栓图像上生成多个候选框，同时将所述输电线路螺栓图像输入到深度卷积特征提取网络中进行特征提取，生成整张图像的特征图； S2将多个所述候选框和所述整张图像的特征图输入感兴趣区域池化层，输出每个所述候选框的特征张量，对所述特征张量进行展平操作，再经过全连接层得到每个所述候选框的特征向量； S3将所述特征向量送入到多实例学习网络，所述多实例学习网络包括分类流和检测流，利用所述分类流对所述候选框应用归一化指数，输出每个区域中各个类别的概率，并利用所述检测流对多个类别应用归一化指数函数，输出每个类别在所有区域中的概率，之后采用内积的方式将所述分类流的输出结果和所述检测流的输出结果进行合并，再对区域求和，转换为图像级别的类别预测分数，利用自适应加权交叉熵损失函数训练多实例学习网络，得到初步检测结果；所述自适应加权交叉熵损失函数LSAW的计算公式为： LSAW＝-α1-ptγlogpt 其中：α表示正负样本平衡系数，取值范围为0～1； pt表示某一类别预测得分，取值范围为0～1，计算公式为y表示标注数据的真实类别，p表示经过激活函数后的输出，取值范围为0～1； γ表示自适应损失值调节因子，计算公式为 S4将步骤S2中的所述特征向量输入到多级实例分类提纯网络，所述多级实例分类提纯网络包括具有K个相同结构的实例分类器，利用所述多实例学习网络的输出对第一级实例分类器进行监督训练，并将第一级实例分类器的输出作为伪标签训练下一级实例分类器，经过K层分类求精后，为所述候选框分配更合适的标签； S5利用非极大值抑制算法去除冗余的检测框，得到最终检测结果； 步骤S3中所述类别预测分数设定有阈值β； 其中，当某一类别预测得分pt大于阈值β时，样本为易分类样本，易分类样本损失值在自适应损失值调节因子γ的作用下大幅降低，当样本的易分类程度越好时，自适应损失值调节因子γ越大，损失值降低程度越大； 当某一类别预测得分小于阈值β时，样本为困难样本，困难样本损失值在自适应损失值调节因子的作用下小幅降低，当样本预测得分pt越小时，自适应损失值调节因子γ越小，对困难样本的损失值保持越好。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华北电力大学(保定);山东大学;国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司，其通讯地址为：071000 河北省保定市永华北大街619号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。