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龙图腾网获悉广州城市理工学院申请的专利电力开关柜设备红外图像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：CN119649050B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411799885.6，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权电力开关柜设备红外图像缺陷识别方法是由王耿森;马海霞;张子扬;唐睿麟;赵睿颖;曾楚楚设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本电力开关柜设备红外图像缺陷识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种电力开关柜设备红外图像缺陷识别方法，所述方法包括以下步骤：获取待检测的电力开关柜设备红外图像；基于YOLOv10检测模型，构建包含SPAN注意力模块和c2f特征提取模块的红外图像缺陷检测模型；基于所述红外图像缺陷检测模型，对所述电力开关柜设备红外图像进行缺陷检测，得到红外图像缺陷检测结果。本发明通过对现有的YOLOv10检测模型进行改进，有效增强了红外图像缺陷检测模型对红外图像的特征提取能力以及检测精度，同时相较于现有结构并未过多增大计算负担，保证了检测模型在红外检测硬件上的运行速度，有效解决了现有方法对电力开关柜红外图像缺陷检测精度有所不足的问题。

本发明授权电力开关柜设备红外图像缺陷识别方法在权利要求书中公布了：1.一种电力开关柜设备红外图像缺陷识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待检测的电力开关柜设备红外图像； 基于YOLOv10检测模型，构建包含SPAN注意力模块和c2f特征提取模块的红外图像缺陷检测模型； 基于所述红外图像缺陷检测模型，对所述电力开关柜设备红外图像进行缺陷检测，得到红外图像缺陷检测结果； 其中，所述红外图像缺陷检测模型包括输入网络、主干网络、颈部网络和头部网络，其中： 所述输入网络用于将送入所述红外图像缺陷检测模型的图像数据进行预处理； 所述主干网络用于提取所述图像数据中的第一图像特征； 所述颈部网络用于对所述第一图像特征进行处理和融合，得到第二图像特征； 所述头部网络用于根据所述第二图像特征进行目标检测，并输出所述图像数据中特定目标的目标检测结果； 所述SPAN注意力模块设置于所述颈部网络中，所述颈部网络根据所述红外图像缺陷检测模型的输入输出逻辑顺序依次包括： 路径聚合层，所述路径聚合层包括多个由上采样模块、特征拼接模块和第一c2f模块依次连接组成的处理单元； 特征融合层，所述特征融合层依次包括卷积模块、第一特征拼接模块、第二c2f模块、下采样模块、第二特征拼接模块和c2fcib特征融合模块； 所述SPAN注意力模块包含三个，其分别设置于所述路径聚合层与所述特征融合层之间、所述第二c2f模块之后、以及所述c2fcib特征融合模块之后； 所述颈部网络包含三个输出端，其中的第一输出端位于所述路径聚合层的输出端，用于输出由所述路径聚合层提取得到的大尺寸图像特征； 第二输出端位于所述第二c2f模块的输出端，用于输出经过所述第二c2f模块提取到的中尺寸图像特征； 第三输出端位于所述特征融合层之后，用于输出经过所述特征融合层提取得到的小尺寸图像特征； 所述大尺寸图像特征、所述中尺寸图像特征、所述小尺寸图像特征共同作为所述颈部网络输出的所述第二图像特征输入所述头部网络； 所述SPAN注意力模块根据输入的图像特征的张量，分别对其高度和宽度进行池化操作以聚合，并通过1*1卷积和正则化处理得到高度、宽度方向的第一特征增强信号； 所述SPAN注意力模块还包括由多个不同尺寸的卷积核组成的多尺度卷积单元，所述第一特征增强信号与输入的图像特征聚合后，通过所述多尺度卷积单元进行多尺度特征提取，并得到第二特征增强信号； 所述SPAN注意力模块还包括软注意力机制单元，用于提取输入的图像特征中特征之间的相似权重，所述第二特征增强信号与所述相似权重共同作为所述SPAN注意力模块的输出。

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