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龙图腾网获悉哈尔滨理工大学申请的专利一种基于CDC-YOLOv8的绝缘子缺陷检测模型的构建及检测方法、设备及存储介质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：CN119741584B 。

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：202411733061.9，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于CDC-YOLOv8的绝缘子缺陷检测模型的构建及检测方法、设备及存储介质是由于智龙;李洋;齐丽华;沈锋设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CDC-YOLOv8的绝缘子缺陷检测模型的构建及检测方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：一种基于CDC‑YOLOv8的绝缘子缺陷检测模型的构建方法、计算机设备及存储介质，涉及绝缘子缺陷检测领域。所述构建方法为：S1、采用HetConv设计一个轻量化CSPHet模块替换YOLOv8主干网络的部分C2f模块；S2、在所述主干网络的输出层引入CAFM模块；S3、将DWR融合到YOLOv8颈部的C2f模块中，取代所述YOLOv8颈部C2f中的瓶颈组件，完成模型的构建。本发明的检测模型构建了一个跨阶段局部异构卷积替换主干的部分C2f模块，实现了模型轻量化与检测精度的双重提升；在主干网络的输出层引入卷积和注意力混合模块，抑制背景和噪声等因素的干扰，提高小目标的关注度；设计了一种基于扩张残差注意力模块的C2f‑DWR替换颈部的部分C2f模块，以增强模型的多尺度特征提取能力，降低小目标的漏检率。

本发明授权一种基于CDC-YOLOv8的绝缘子缺陷检测模型的构建及检测方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于CDC-YOLOv8的绝缘子缺陷检测模型的构建方法，其特征在于，所述基于CDC-YOLOv8的绝缘子缺陷检测模型包括：输入模块、主干网络、颈部、头部； 所述输入模块用于将原始图像载入到所述绝缘子缺陷检测模型进行预处理，所述预处理是将所述原始图像的像素调整为640×640×3px，然后传递预处理后的图像至主干网络，所述原始图像是待检测绝缘子的图像； 所述主干网络用于提取接收到的图像的特征信息，并将所述特征信息生成特征图； 所述颈部通过结合FPN和PAN，融合网络的上下信息流； 所述头部采用解耦头结构，使用两条并行的分支分别提取类别特征和位置特征，然后各用一层1×1卷积完成分类和定位任务，使用二分类交叉熵损失进行分类任务，使用分布焦点损失和完全交并比进行预测框边界的回归任务； 所述绝缘子缺陷检测模型的构建方法包括： 步骤一：采用HetConv设计一个轻量化CSPHet模块替换YOLOv8主干网络的部分C2f模块； 替换方法为：先将所述特征图进行卷积操作，再经过Split操作将浅层的特征图在通道维度划分为两部分；其中一部分经由n个HetConv进行特征提取向后传播，另一部分则经过跨阶段层次结构直接与特征提取模块的输出进行Concat操作； 步骤二：在所述主干网络的输出层引入CAFM模块； 步骤三：将DWR融合到YOLOv8颈部的C2f模块中，取代所述YOLOv8颈部C2f模块中的瓶颈组件，完成模型的构建。

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