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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利基于轻量级特征提取网络的绝缘子缺陷检测方法及装置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：CN121544614B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202610064062.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于轻量级特征提取网络的绝缘子缺陷检测方法及装置是由邓丰;李天乐;严广路;唐恬;刘正阳设计研发完成，并于2026-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于轻量级特征提取网络的绝缘子缺陷检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于轻量级特征提取网络的绝缘子缺陷检测方法及装置，方法包括：构建包括级联的主干网络、混合编码器和解码头的第一模型；主干网络用于通过级联的第一常规卷积块、第一幻影卷积块、幻影卷积残差块、三层第一模块及CB‑SPP模块进行特征提取；第一模块包括级联的幻影卷积块和C2E模块；C2E模块用于通过密集残差结构进行特征提取和加权；CB‑SPP模块用于通过多尺度池化结合通道及空间注意力机制进行全局与局部的信息融合；混合编码器用于对主干网络输出的特征进行增强与多尺度整合；解码头用于根据混合编码器的输出得到检测结果；基于知识蒸馏原理训练第一模型后对目标场景进行绝缘子缺陷检测。

本发明授权基于轻量级特征提取网络的绝缘子缺陷检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量级特征提取网络的绝缘子缺陷检测方法，其特征在于，包括： 构建第一模型；所述第一模型包括级联的主干网络、混合编码器和解码头；所述主干网络用于通过级联的第一常规卷积块、第一幻影卷积块、幻影卷积残差块、三层第一模块及CB-SPP模块进行特征提取；所述第一模块包括级联的幻影卷积块和C2E模块；所述C2E模块用于通过基于幻影卷积和EMA注意力机制的密集残差结构进行特征提取和加权；所述CB-SPP模块用于通过多尺度池化结合通道及空间注意力机制进行全局与局部的信息融合；所述混合编码器用于对主干网络输出的特征进行增强与多尺度整合；所述解码头用于根据混合编码器的输出得到检测结果；基于知识蒸馏原理训练所述第一模型；根据所述第一模型对目标场景进行绝缘子缺陷检测； 所述C2E模块包括第四幻影卷积块、第五幻影卷积块、EMA注意力模块和ReLU激活函数层；所述C2E模块的输入经过第四幻影卷积块，得到第一特征；所述C2E模块的输入与所述第一特征进行残差连接，得到第二特征；所述第二特征经过第五幻影卷积块，得到第三特征；所述C2E模块的输入与所述第三特征进行残差连接，得到第四特征；所述第四特征经过EMA注意力模块，得到第五特征；所述C2E模块的输入与所述第五特征进行残差连接，得到第六特征；所述第六特征经过所述ReLU激活函数层，得到所述C2E模块的输出； 所述CB-SPP模块包括第二常规卷积块、第三常规卷积块、第一最大池化层、第二最大池化层、第三最大池化层、第四最大池化层和CBAM模块；所述CB-SPP模块的输入经过所述第二常规卷积块，得到第七特征；所述第七特征输入所述第一最大池化层；所述第一最大池化层、所述第二最大池化层、所述第三最大池化层和所述第四最大池化层级联；所述第二最大池化层、所述第三最大池化层和所述第四最大池化层的输出分别与所述第七特征拼接后共同输入所述CBAM模块，得到第八特征；所述第一最大池化层的输出、所述第七特征和所述第八特征共同输入所述第三常规卷积块，得到所述CB-SPP模块的输出。

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