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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司台州供电公司申请的专利无人机巡检图像的销钉级缺陷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：CN115393264B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202210792196.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权无人机巡检图像的销钉级缺陷识别方法是由孙劼;李权;刘光;刘欢;蔡华波;方乙安;吕奕铭;李昕;陈达设计研发完成，并于2022-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本无人机巡检图像的销钉级缺陷识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了无人机巡检图像的销钉级缺陷识别方法，包括如下步骤：S1、搭建基于R‑FCN网络的多目标检测模型，以ResNet‑FPN模块作为特征提取器；S2、获取并标注巡检图像，采用网格化半重叠拆分方式对巡检图像进行预处理得到初选子图；S3、对初选子图进行删选和类别标注得到目标子图，使用目标子图训练多目标检测模型与热力图生成模型；S4、通过类激活映射的方法生成金具的热力图；S5、将高清原图和热力图进行叠加作为多目标检测模型的输入，若各类别识别准确率大于预设准确率，则判定多目标检测模型可靠，否则扩大数据集，重新执行S3；S6、通多目标检测模型对巡检图像进行识别得到销钉级缺陷图像的类别和位置。显著提高巡检图像中销钉缺陷的识别准确率。

本发明授权无人机巡检图像的销钉级缺陷识别方法在权利要求书中公布了：1.无人机巡检图像的销钉级缺陷识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、搭建基于R-FCN网络的多目标检测模型，以ResNet-FPN模块作为特征提取器； S2、获取并标注巡检图像，采用网格化半重叠拆分方式对巡检图像进行预处理得到初选子图； S3、对初选子图进行删选和类别标注得到目标子图，使用目标子图训练多目标检测模型与热力图生成模型； S4、使用VGG16-CAM网络通过类激活映射的方法生成金具的热力图； S5、将高清原图和热力图进行叠加作为多目标检测模型的输入，若各类别识别准确率大于预设准确率，则判定多目标检测模型可靠，否则扩大数据集，重新执行S3； S6、通过训练完成的多目标检测模型对无人机实时采集的巡检图像进行识别，得到表征销钉级缺陷图像的类别和位置； S4包括： 根据初选子图的类别标注信息，训练一个实现金具分类的VGG16网络； 使用VGG16模块提取图像的特征信息，其最后一个卷积层的输出为7×7×512； 使用全局平均池化层替换原来的全连接层，对每个7×7的特征图取平均操作；最终输出的类别概率的表达式为： ； 其中表示特征图序数，表示特征图中像素的横纵坐标，表示输出类别，0表示背景，1表示金具串； 反映了特征图对于类别的重要程度，定义类别的类激活图为： ； 将大小为7×7的金具类激活图经过上采样调整到输入图像的大小，得到热力图。

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