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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利输电导线防鸟粪闪络绝缘套破损预警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：CN120298803B 。

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：202510466674.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权输电导线防鸟粪闪络绝缘套破损预警方法是由谢国波;罗楷聪;周宇;黄小兵;王泽玮;苏庆;林志毅;肖峰;黄剑锋;连凯;刘岩;何炯星设计研发完成，并于2025-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本输电导线防鸟粪闪络绝缘套破损预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开的属于输电导线技术领域，具体为输电导线防鸟粪闪络绝缘套破损预警方法，包括具体步骤如下：构建输电导线防鸟粪闪络绝缘套破损检测原始数据集，或使用现有的绝缘套破损检测数据集，采集不同环境下的绝缘套破损图像数据，并对采集到的图像数据进行人工标注，使用标注工具对破损区域的位置进行框选并进行标签标注；对输电导线防鸟粪闪络绝缘套破损检测原始数据集进行预处理，得到预处理后的绝缘套破损数据集。本发明在处理输电导线防鸟粪闪络绝缘套破损检测任务时，能够更精准地捕捉和识别绝缘套的损伤特征，有效减少复杂环境对破损特征的干扰，解决了现有技术中因背景复杂、光照变化或污渍遮挡导致的破损特征表达不清晰的问题。

本发明授权输电导线防鸟粪闪络绝缘套破损预警方法在权利要求书中公布了：1.输电导线防鸟粪闪络绝缘套破损预警方法，其特征在于，包括具体步骤如下： S1：构建输电导线防鸟粪闪络绝缘套破损检测原始数据集，或使用现有的绝缘套破损检测数据集，采集不同环境下的绝缘套破损图像数据，并对采集到的图像数据进行人工标注，使用标注工具对破损区域的位置进行框选并进行标签标注； S2：对输电导线防鸟粪闪络绝缘套破损检测原始数据集进行预处理，得到预处理后的绝缘套破损数据集；对绝缘套破损数据集进行划分，得到训练集、验证集和测试集； S3：构建输电导线防鸟粪闪络绝缘套破损检测网络ISDI-Net； S4：在构建的输电导线防鸟粪闪络绝缘套破损预警网络ISDI-Net模型基础上，训练并更新各层的参数，初始化所有神经网络参数，设置模型相关的超参数，包括训练轮次、批处理大小、权重衰减系数、学习率以及总迭代次数； S5：输电导线防鸟粪闪络绝缘套破损预警模型训练完成后，应用训练好的ISDI-Net模型对输电线路图像进行绝缘套破损检测，最终输出检测结果，包括破损区域的边界框坐标、破损类型标签及置信度分数，为电力设备运维提供精准预警信息； 所述S3构建输电导线防鸟粪闪络绝缘套破损检测网络ISDI-Net的具体步骤如下： S31：将数据增强后的绝缘套破损数据集中的图像输入至多级自适应特征融合模块，得到绝缘套破损区域的破损增强特征图F17； S32：将F17输入至Ghost逐点卷积多尺度特征融合模块中，得到绝缘套损伤特征图T9； S33：将T9输入至分组卷积与协调注意力残差扩展模块中； 所述Ghost逐点卷积多尺度特征融合模块的构建与执行过程如下： S321：对输入特征图F17进行Conv1×1卷积操作和批归一化和LeakyReLU激活函数进行处理，生成初步的绝缘套损伤特征图T1； S322：将T1分流为三条特征处理路径：在路径一中，经过Conv1×1卷积操作，生成绝缘套损伤特征图T2；对T2进行DWConv5×5卷积操作，得到绝缘套损伤特征图T5；在路径二中，对T1进行DWConv3×3卷积操作，生成绝缘套损伤特征图T3；在路径三中，对T1进行GhostConv卷积操作得到绝缘套损伤特征图T4；对T4进行Conv3×3卷积操作，得到绝缘套损伤特征图T6；同时，对T4进行Conv1×1卷积操作，得到绝缘套损伤特征图T7； S323：将T2、T3、T5、T6和T7通过Concat操作沿通道维度拼接，得到融合后的绝缘套损伤特征图T8； S324：利用卷积运算GhostConv对T8进行进一步处理，获得更为紧凑且具备高效表达能力的绝缘套损伤特征图T9，从而完成多尺度特征的融合和优化。

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