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龙图腾网获悉广州高新区能源技术研究院有限公司申请的专利一种基于yolov10的电力作业图像检测蒸馏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：CN119600407B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411639435.0，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于yolov10的电力作业图像检测蒸馏方法是由王飞;王艳军;季峰;梁文豪设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于yolov10的电力作业图像检测蒸馏方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于yolov10的电力作业图像检测蒸馏方法，包括获取电力作业图像数据集；利用电力作业图像数据集训练教师模型；冻结教师模型的参数，并将教师模型的知识蒸馏给学生模型。本发明通过使用与学生模型YOLOv10‑N结构相似的教师模型YOLOv10‑X进行知识蒸馏，确保了两者在特征空间中的概率分布具有较高的相似性，有助于学生模型更好地学习和适应教师模型的特征表示；本发明采用像素之间相似度蒸馏损失来约束学生模型，使其能够学习教师模型强大的特征提取能力；学生模型不仅能够提升对图像局部细节的捕捉能力，还能够提高在复杂场景下的鲁棒性与精度，适合电力生产作业中对检测速度和准确性都有要求的应用场景。

本发明授权一种基于yolov10的电力作业图像检测蒸馏方法在权利要求书中公布了：1.一种基于yolov10的电力作业图像检测蒸馏方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取电力作业图像数据集； S2、利用电力作业图像数据集训练教师模型； S3、冻结教师模型的参数，并将教师模型的知识蒸馏给学生模型； 通过采用全局蒸馏损失来对教师模型和学生模型的特征图进行优化；采用像素之间相似度蒸馏损失来约束学生模型； 设表示由教师网络T生成的第i个像素与第j个像素之间的相似度，设表示由学生网络S生成的第i个像素与第j个像素之间的相似度；采用平方差形式来构建成对相似度蒸馏损失Lpair，即： 式中，W′和H′表示特征图的宽和高； 两个像素之间的相似度aij通过两个像素的特征进行计算，即： 式中，fi和fj分别表示第i个像素与第j个像素特征，是特征向量的内积，||fi||2和||fj||2分别是特征向量的L2范数；上标表示转置操作； 在模型蒸馏框架下，将特征图Tt和特征图Ts分别通过教师模型与学生模型的头部网络进行特征提取与融合； 接着，教师模型生成的输出pt作为软标签，通过交叉熵损失函数与学生模型的预测结果ps进行匹配，以实现知识蒸馏过程中的软监督，即： Ldist＝CrossEntropypt,ps 式中，Ldist表示软标签监督损失；CrossEntropy表示交叉熵损失函数； 同时，所述的学生模型在训练过程中基于真实标签y，通过标准的监督学习策略，进一步优化模型参数，并通过系数a加权，来平衡两种损失，即： Llabel＝CrossEntropyy,ps L＝a×Ldist+1-a×Llabel 式中，Llabel表示真实标签监督损失，L表示整体损失；Ldist表示软标签监督损失。

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