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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司广州供电局申请的专利输电通道沿线易漂浮物检测模型训练方法与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：CN120032115B 。

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：202510218538.8，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权输电通道沿线易漂浮物检测模型训练方法与检测方法是由单鲁平;胡燃;卢海;许丹盈;梁成军;刘爽;孙广通;刘云勋;徐研;颜吉雪;薛庆莲;陈加宝;梁孟孟设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本输电通道沿线易漂浮物检测模型训练方法与检测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种输电通道沿线易漂浮物检测模型训练方法与检测方法。所述方法包括：输入获取的历史输电通道沿线遥感图像至已构建的初始易漂浮物检测模型，以使易漂浮物深层特征提取模块提取历史输电通道沿线遥感图像不同尺度的易漂浮物特征，基于不同尺度的易漂浮物特征生成输电通道易漂浮物特征图；通过易漂浮物特征注意力模块对输电通道易漂浮物特征图进行池化与通道加权操作得到输电通道易漂浮物特征增强图；基于不同尺度的易漂浮物特征和输电通道易漂浮物特征增强图，确定预测框的类别、位置信息和置信度，基于真实框与预测框的误差迭代更新初始易漂浮物检测模型的参数训练出训练后的易漂浮物检测模型。采用本方法能够支持高精度易漂浮物检测。

本发明授权输电通道沿线易漂浮物检测模型训练方法与检测方法在权利要求书中公布了：1.一种输电通道沿线易漂浮物检测模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取历史输电通道沿线遥感图像，所述历史输电通道沿线遥感图像包含易漂浮物的真实框的类别标签和位置信息； 将所述历史输电通道沿线遥感图像输入至已构建的初始易漂浮物检测模型，通过所述初始易漂浮物检测模型的特征提取模块提取所述历史输电通道沿线遥感图像的特征，得到第一特征图； 通过所述初始易漂浮物检测模型的易漂浮物深层特征提取模块中的空洞卷积层，对所述第一特征图进行空洞卷积，得到第一深层特征图； 通过所述易漂浮物深层特征提取模块中的特征降维分支对所述第一深层特征图依次进行卷积操作、批归一化操作、非线性处理和卷积操作，得到第二深层特征图； 通过所述易漂浮物深层特征提取模块中的多尺度特征融合分支对所述第一特征图进行池化操作，得到第三深层特征图，通过卷积层对所述第三深层特征图和所述第二深层特征图进行通道加权操作，得到第四深层特征图，对所述第四深层特征图进行卷积操作，得到第五深层特征图； 通过所述易漂浮物深层特征提取模块中的特征池化分支对所述第一特征图分别进行最大池化操作和平均池化操作，对最大池化操作和平均池化操作的结果进行特征融合，得到第六深层特征图，对所述第五深层特征图和所述第六深层特征图进行通道加权操作，得到第七深层特征图； 对所述第二深层特征图和第七深层特征图进行特征融合和卷积操作，得到第二特征图； 基于所述特征提取模块和易漂浮物深层特征提取模块，提取所述第二特征图在不同尺度上的特征，并基于不同尺度的特征，得到输电通道易漂浮物特征图； 通过易漂浮物特征注意力模块对所述输电通道易漂浮物特征图进行池化操作以及通道加权操作，捕捉所述输电通道易漂浮物特征图中的易漂浮物特征和增强易漂浮物特征表示，得到输电通道易漂浮物特征增强图； 基于所述不同尺度的易漂浮物特征和所述输电通道易漂浮物特征增强图，确定预测框的类别、位置信息和置信度，所述预测框用于标识所述历史输电通道沿线遥感图像中的易漂浮物，所述初始易漂浮物检测模型包括易漂浮物深层特征提取模块和易漂浮物特征注意力模块； 根据所述真实框的类别标签和位置信息、以及所述预测框的类别、位置信息和置信度，确定所述真实框与所述预测框的误差； 基于所述误差，迭代更新所述初始易漂浮物检测模型的参数，直至达到预设的训练结束条件，得到训练后的易漂浮物检测模型。

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