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龙图腾网获悉曲阜师范大学申请的专利一种输电线路的缺陷检测方法、系统、设备和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：CN119649031B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411794423.5，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种输电线路的缺陷检测方法、系统、设备和存储介质是由卢立晖;刘利;陈佳琪;吴新源;刘建国;张思昊设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种输电线路的缺陷检测方法、系统、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及图像分析技术领域，具体为一种输电线路的缺陷检测方法、系统、设备和存储介质，构建由多层次图像特征提取模块、多层次图像特征融合分析模块、第一图像语义特征增强模块、第二图像语义特征增强模块、图像语义特征融合分析模块和图像分割模块组成的缺陷检测神经网络，不仅能够显著降低计算负担，适合无人机实时应用，最重要是可以将小目标从背景当中分离出来，提升小目标在复杂背景和遮挡场景下的检测精度；同时，训练缺陷检测神经网络的过程中，通过控制图像边界框交并比损失、边界框坐标损失和边界框形状损失的总和小于损失阈值，来提升了预测框与真实框的匹配度，从而保证背景复杂或目标形状不规则的情况下小目标检测的准确度。

本发明授权一种输电线路的缺陷检测方法、系统、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种输电线路的缺陷检测方法，其特征在于，包括如下操作： S1、基于多层次图像特征提取模块、多层次图像特征融合分析模块、第一图像语义特征增强模块、第二图像语义特征增强模块、图像语义特征融合分析模块和图像分割模块，构建缺陷检测神经网络； 多层次图像特征融合分析模块中的处理过程具体为：深层图像特征经上采样处理后与中层图像特征进行拼接处理，得到中深层融合特征；中深层融合特征经多尺度特征聚合处理，得到中深层多尺度融合特征；中深层多尺度融合特征经上采样处理后与浅层图像特征进行拼接处理，得到多层次融合特征；多层次融合特征经多尺度注意力特征聚合处理，得到第一图像语义特征；浅层图像特征、中层图像特征和深层图像特征均为多层次图像特征提取模块的输出； 多尺度注意力特征聚合处理的操作具体为：多层次融合特征经特征卷积和字符分割处理，得到融合卷积特征；融合卷积特征经基于部分卷积的注意力机制处理后与融合卷积特征进行拼接处理，得到第一融合增强特征；第一融合增强特征经基于部分卷积的注意力机制处理后与融合卷积特征进行拼接处理，得到第二融合增强特征；第二融合增强特征经基于部分卷积的注意力机制处理后与融合卷积特征进行拼接处理，得到第三融合增强特征；以此类推，执行若干次的基于部分卷积的注意力机制处理和拼接处理，得到第N融合增强特征；第N融合增强特征与融合卷积特征经拼接处理和卷积处理，得到第一图像语义特征； S2、利用由若干个输电线路关键部位缺陷图像成的训练数据集，训练缺陷检测神经网络，当图像分割模块中图像边界框交并比损失、边界框坐标损失和边界框形状损失的总和小于损失阈值时，得到训练缺陷检测神经网络； 边界框坐标损失是通过如下公式得到的： ， 为边界框坐标损失，、分别为真实框的宽度和高度，s为比例因子，、分别为预测框和真实框的中心点坐标，c为预测框与真实框相交区域的对角线距离； 边界框形状损失是通过如下公式得到的： ， ， ， 为边界框形状损失，为第一损失系数，为第一损失系数，、分别为预测框宽度和高度，、分别为真实框的宽度和高度，s为比例因子； S3、待检输电线路图经训练缺陷检测神经网络处理，得到缺陷检测结果。

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