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龙图腾网获悉国网陕西省电力有限公司电力科学研究院;国网(西安)环保技术中心有限公司申请的专利基于PWL-Det检测算法模型的输电线路覆冰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：CN119445332B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411570573.8，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于PWL-Det检测算法模型的输电线路覆冰检测方法是由张璐;朱明曦;蒲路;韩彦华;李伟;张鹏;王文森;王南;刘小波;孔志战;胡攀峰;陈松博设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于PWL-Det检测算法模型的输电线路覆冰检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于PWL‑Det检测算法模型的输电线路覆冰检测方法，首先，给出PWL‑Det的实际应用场景参考示例，用以说明本发明算法的特点；然后通过实验选择在速度和精度上更加平衡的MobileNetv3作为骨干层网络用于特征提取，提出轻量化的协调高效层聚合网络提高对小目标的检测能力，并设计CAFPN增大感受野；最后通过对比实验和消融实验验证PWL‑Det的性能。实验表明，PWL‑Det识别精确度高，且对计算平台性能要求更低，更加适用于边缘计算设备。

本发明授权基于PWL-Det检测算法模型的输电线路覆冰检测方法在权利要求书中公布了：1.基于PWL-Det检测算法模型的输电线路覆冰检测方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施： 步骤1、采集输电线路覆冰图像，对采集的输电线路覆冰图像进行预处理，标注并划分为训练集、验证集和测试集； 步骤2、基于PWL-Det检测算法设计输电线路覆冰检测PWL-Det网络模型，包括以下步骤： 步骤2.1、使用MobileNetv3代替CSPDarknet作为骨干层网络用于特征提取； 步骤2.2、引入新的优化策略对网络进行优化； 步骤2.3、使用轻量级的内容感知特征重组模块CARAFE代替YOLOv7-tiny原有的特征金字塔FPN中的上采样操作以得到高质量的输电线路覆冰特征图； 步骤2.4、在协调高效层聚合网络CELAN中使用协调注意力CA使模型更加注重目标区域，避免小目标特征丢失的情况，增强模型对于安全穿戴图像中跨信道信息的捕获能力，同时使用部分卷积PConv作为卷积提取目标特征，在不降低性能的情况下减少参数量，并且使用focalloss和SIoU对损失函数进行改进，解决样本不平衡的问题； 步骤3、使用部分卷积和协调注意力结合协调高效层聚合网络，对PWL-Det网络模型进行训练，使PWL-Det网络模型更加专注小目标特征，从而提高整体性能； 步骤4、将测试集中图像输入到训练后的PWL-Det网络模型中进行检测，获得输电线路覆冰检测结果图。

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