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！

龙图腾网获悉佛山科学技术学院申请的专利基于改进神经网络模型的绝缘子缺陷检测方法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：CN117274175B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202311151099.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于改进神经网络模型的绝缘子缺陷检测方法及存储介质是由屈莉莉;许曼儿设计研发完成，并于2023-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进神经网络模型的绝缘子缺陷检测方法及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于改进神经网络模型的绝缘子缺陷检测方法及存储介质，方法包括：获取待测绝缘子图像；利用训练好的改进神经网络模型对待测绝缘子图像进行缺陷检测，得到待测绝缘子图像的缺陷检测结果，模型包括用于提取图像的特征的特征提取模块、用于生成候选框的区域建议模块、兴趣域池化层和用于分类和回归的输出模块。本发明实现深层特征与浅层特征的多尺度融合，增强了重要特征的权重，提高目标的捕获概率和对不同尺度目标的检测精度，同时改善了模型目标框回归机制和预测框重叠度较高时的打分机制，降低预测框被误删的概率，能够有效地提高绝缘子缺陷的识别准确率和精准度。本发明应用于绝缘子缺陷检测技术领域。

本发明授权基于改进神经网络模型的绝缘子缺陷检测方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.基于改进神经网络模型的绝缘子缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取待测绝缘子图像； 利用训练好的改进神经网络模型对所述待测绝缘子图像进行缺陷检测，得到所述待测绝缘子图像的缺陷检测结果，所述训练好的改进神经网络模型利用已标记的样本绝缘子图像及其对应的标记结果进行训练得到； 其中，所述改进神经网络模型包括： 特征提取模块，用于对所述待测绝缘子图像进行多尺度特征的提取，生成多个待测特征图； 区域建议模块，用于根据每个所述待测特征图，生成对应的候选框； 兴趣域池化层，用于利用多个待测特征图及对应的所述候选框，生成多个候选特征图； 输出模块，用于根据多个所述候选特征图，计算得到所述待测绝缘子图像所存在的绝缘子缺陷的类型和绝缘子缺陷在所述待测绝缘子图像中的位置，即缺陷检测结果； 其中，在改进Swin-Transformer网络的基础上，搭建PAFPN特征金字塔网络，进而构建特征提取模块，改进Swin-Transformer网络包括顺次连接的四个特征提取单元，首个特征提取单元包括线性嵌入层和Swin-Transformer编码器，而后三个特征提取单元包括无卷积下采样层和Swin-Transformer编码器，各Swin-Transformer编码器的后面均连接有GAM模块； 在首个特征融合阶段中，首个特征提取单元的输出通过卷积核为1×1的卷积层进行处理后与第二个特征融合阶段通过上采样方式传递到首个特征融合阶段的数据进行融合，得到首个特征融合阶段的融合特征图，首个特征融合阶段的融合特征图依次通过卷积核为3×3、1×1、3×3的卷积层处理后输出首个特征融合阶段的待测特征图；其中，首个特征融合阶段的融合特征图经由卷积核为3×3和1×1的卷积层处理后通过下采样方式传递给第二个特征融合阶段； 对于第二个特征融合阶段和第三个特征融合阶段，与当前特征融合阶段对应的特征提取单元的输出通过卷积核为1×1的卷积层进行处理后与下一个特征融合阶段通过上采样方式传递到当前特征融合阶段的数据进行融合，得到当前特征融合阶段的融合特征图，当前特征融合阶段的融合特征图通过卷积核为3×3的卷积层处理后与上一个特征融合阶段通过下采样方式传递到当前特征融合阶段的数据进行拼接，得到当前特征融合阶段的拼接特征图，当前特征融合阶段的拼接特征图通过卷积核为1×1和3×3的卷积层处理后输出当前特征融合阶段的待测特征图；其中，当前特征融合阶段的融合特征图通过上采样方式传递给上一个特征融合阶段，当前特征融合阶段的拼接特征图经由卷积核为1×1的卷积层处理后通过下采样方式传递给下一个特征融合阶段； 在第四个特征融合阶段中，第四个特征提取单元的输出通过卷积核为1×1和3×3的卷积层进行处理后与第三个特征融合阶段通过下采样方式传递到第四个特征融合阶段的数据进行拼接，得到第四个特征融合阶段的拼接特征图，第四个特征融合阶段的拼接特征图通过卷积核为1×1和3×3的卷积层进行处理后输出第四个特征融合阶段的待测特征图；其中，第四个特征提取单元的输出经由卷积核为1×1的卷积层处理后通过上采样方式传递给第三个特征融合阶段。

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佛山科学技术学院，其通讯地址为：528000 广东省佛山市南海区狮山镇广云路33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。