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龙图腾网获悉华北电力大学(保定)申请的专利一种架空输电线路关键部件及缺陷的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：CN117292176B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202311155236.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种架空输电线路关键部件及缺陷的检测方法是由张珂;董超;谢志远;石超君;韩槊设计研发完成，并于2023-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种架空输电线路关键部件及缺陷的检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于元学习的架空输电线路关键部件及缺陷的检测方法，选取CascadeRCNN为框架，使用Resnet101作为主干网络；基于互注意力机制的思想，设计区域感知融合模块，捕捉支持特征与查询特征之间的空间关系，获得用于指导网络从查询图像中检测出与支持图像相对应类别的融合特征；采用以多帮少的两阶段微调的训练策略，第一阶段训练充足样本的类别，获得拥有输电线路相关先验知识的权重，第二阶段在平衡且样本少量的类别上进行冻结主干网络的微调，缓解数据集中充足样本类别和少量样本类别间的数据偏移问题，提高模型对少量样本类别的检测精度。

本发明授权一种架空输电线路关键部件及缺陷的检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于元学习的架空输电线路关键部件及缺陷的检测方法，其特征在于，包括： 构建基于元学习的架空输电线路关键部件及缺陷的检测模型； 采用以多帮少的两阶段微调训练策略训练所述检测模型，得到目标检测模型； 将包含样本少量类别的支持图像以及测试图像输入所述目标检测网络，以边界框的形式从测试图像中标出与支持图像类别相对应的物体； 其中，所述目标检测模型包括四个模块：特征提取模块、区域感知融合模块、区域建议框模块以及级联检测头模块； 所述特征提取模块是以Resnet101为共享参数的网络，实现查询图像和支持图像的特征提取，并生成具有空间信息的查询特征图和支持特征图； 所述区域感知融合模块，将具有空间信息的查询特征图和支持特征图进行互注意机制操作，生成用于指导网络目标检测的融合特征； 所述区域建议框模块，利用区域感知融合模块生成的融合特征，抑制与支持图像所包含类别无关的背景信息，并产生用于级联检测头模块分类和回归的建议框； 所述级联检测头模块，采用多个检测头级联的方式，逐步改善区域建议特征的精度，获得更为准确的类别分数和预测框； 其中，所述以多帮少的两阶段微调训练策略，具体包括： 划分输电线路关键部件及缺陷的图像数据，包含样本充足类别的用于第一阶段模型训练的基类图像数据，以及样本少量类别的用于第二阶段模型微调的新类图像数据； 从基类图像数据中构建包含支持图像与查询图像的元学习任务，训练目标检测模型，得到含有预训练权重的目标检测模型； 从新类图像数据中构建包含支持图像与查询图像的元学习任务，微调含有预训练权重的目标检测模型，得到含有权重的最终目标检测模型。

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)，其通讯地址为：071003 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”。

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