买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉济南大学申请的专利一种基于输电线路绝缘子巡检模型的绝缘子检测方法及系统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：CN120471849B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202510544081.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于输电线路绝缘子巡检模型的绝缘子检测方法及系统是由吕宪龙;程新功;姜政君;刘叡;李从浩;王德宝;许创;刘俊伟设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于输电线路绝缘子巡检模型的绝缘子检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于输电线路绝缘子巡检模型的绝缘子检测方法及系统，涉及绝缘子缺陷检测技术领域。包括：获取输电线路绝缘子的图像数据，构建输电线路绝缘子图像数据集；将输电线路绝缘子图像数据集按照一定比例分为训练集和测试集；建立输电线路绝缘子巡检模型；将输电线路绝缘子巡检模型转换为非线性动力学系统，对输电线路绝缘子巡检模型进行预训练，得到预训练好的输电线路绝缘子巡检模型；利用训练集对预训练好的输电线路绝缘子巡检模型进行微调训练；将测试集数据输入微调训练后的输电线路绝缘子巡检模型，进行输电线路绝缘子的缺陷识别和定位。本发明可以及时发现绝缘子的缺陷问题，来确保电力系统的正常运行。

本发明授权一种基于输电线路绝缘子巡检模型的绝缘子检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于输电线路绝缘子巡检模型的绝缘子检测方法，其特征在于，包括： S1、获取输电线路绝缘子的图像数据，构建输电线路绝缘子图像数据集； S2、将输电线路绝缘子图像数据集按照一定比例分为训练集和测试集； S3、建立输电线路绝缘子巡检模型；输电线路绝缘子巡检模型为卷积神经网络模型CNN，包括：输入特征层、特征提取层、下采样层、密集层和决策层； 输电线路绝缘子巡检模型为： 1， 其中，是模型对第个类别的预测概率分布，是对应第个类别的实际标签值，代表第个类别的预测值，是深度学习模型中用于分类的权重参数，表示输入到模型中的原始数据； S4、将输电线路绝缘子巡检模型转换为非线性动力学系统，基于动态修正参数的统一轨迹优化方法，对输电线路绝缘子巡检模型进行预训练，添加动态修正参数，对输电线路绝缘子巡检模型的决策边界进行优化，使输电线路绝缘子巡检模型快速收敛到局部最优解，得到预训练好的输电线路绝缘子巡检模型； 输电线路绝缘子巡检模型的非线性动力学系统为： 2， 其中，表示输电线路绝缘子巡检模型中用于优化和学习的权重参数，分别代表输入数据中提取的各个特征值，是小批量Mini-Batch样本的数量； 非线性动力学系统采用动态梯度系统： 3， 其中，是的雅可比矩阵，为调节类不平衡问题的动态修正参数； 动态修正参数用于评估每个训练数据对学习到的决策边界的相对贡献： 4， 其中，为误差的L1范数，为FC层输入特征R的L1范数； 将动态修正参数引入到动态梯度系统中： 5； S5、利用训练集对预训练好的输电线路绝缘子巡检模型进行微调训练； S6、将测试集数据输入微调训练后的输电线路绝缘子巡检模型，进行输电线路绝缘子的缺陷识别和定位。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人济南大学，其通讯地址为：250022 山东省济南市市中区南辛庄西路336号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。