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龙图腾网获悉云南大学申请的专利一种基于改进YOLOv8的输电线路开口销缺陷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：CN119832212B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411895049.8，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于改进YOLOv8的输电线路开口销缺陷检测方法是由周浩;王鹏;马仪;袁国武;饶俊霖;张志钦;李海燕设计研发完成，并于2024-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLOv8的输电线路开口销缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及目标检测技术领域，公开了一种基于改进YOLOv8的输电线路开口销缺陷检测方法，该方法包括进行图像预处理、构建PMW‑YOLOv8模型、提取开口销缺陷的图像特征、得到融合特征和生成开口销缺陷的检测结果。本申请，将高分辨率图像切分为若干子图，增加开口销在图像中的相对尺寸，提高开口销的检测精度；在PMW‑YOLOv8模型中，增加一个小目标检测头，充分利用小目标的边缘信息和细节特征，提高小目标的检测精度；在P2‑P5四个目标检测头前端集成各一个MCA注意力模块，进一步增强提取的特征，从而提高模型对小目标的检测和分类能力；引入极化自注意力机制构建P‑C2f模块，并将其集成到模型中，以此加强模型对细粒度信息的提取和处理，提升模型对开口销细粒度目标的检测精度。

本发明授权一种基于改进YOLOv8的输电线路开口销缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv8的输电线路开口销缺陷检测方法，其特征在于，包括： 步骤一：进行图像预处理和数据增强；其中，所述图像预处理用于调整图像尺寸，所述数据增强用于增加开口销在图像中的相对尺寸； 步骤二：构建PMW-YOLOv8模型；其中，所述PMW-YOLOv8模型用于输电线路中开口销缺陷的检测，所述PMW-YOLOv8模型至少包括小目标检测头P2、集成有PSA模块的P-C2f模块、MCA注意力模块和WIOU损失函数，且所述MCA注意力模块集成在每个检测头前； 步骤三：训练所述PMW-YOLOv8模型提取开口销缺陷的图像特征； 步骤四：融合并增强所述图像特征，得到融合特征； 步骤五：将所述融合特征存入所述PMW-YOLOv8模型完成模型构建，运行所述PMW-YOLOv8模型生成输电线路开口销缺陷的检测结果； 所述步骤一具体为：将输入图像调整为统一的预设的尺寸，将调整尺寸后的图像切分为若干像素相等的子图像，基于预设的裁切重叠率，排除无开口销的子图像； 所述小目标检测头P2设置于原YOLOv8模型的三个不同尺寸的检测头P3～P5前，且所述小目标检测头P2的运行具体为：在原YOLOv8模型的C2f模块输出尺寸为80×80×256的特征图后，对该特征图进行上采样操作，输出尺寸为160×160×128的特征图，并将160×160×128的特征图与主干网络中的浅层特征跳跃连接进行融合，生成大尺寸特征图； 所述P-C2f模块具体为：利用PSA的通道自注意力机制压缩信息，PSA的空间自注意力机制保留高分辨率信息，串联布局所述通道自注意力机制和所述空间自注意力机制，得到完整的PSA模块，将所述PSA模块与原C2f模块进行集成，得到P-C2f模块；利用所述P-C2f模块替代原YOLOv8中的部分的C2F模块； 所述MCA注意力模块接收骨干网络提取处理后的特征，并基于预设的三分支架构，分别进行通道、宽度和高度维度上的建模注意力； 所述WIOU损失函数基于检测框的中心点、目标框的中心点、联合区域的宽和高进行构建。

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