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龙图腾网获悉湖北工业大学申请的专利输电线路电力部件及异常目标检测方法及设备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：CN115908981B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202211508278.0，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权输电线路电力部件及异常目标检测方法及设备是由李利荣;陈鹏;戴俊伟;丁江;梅冰;张云良;陶磊;宋海娜设计研发完成，并于2022-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本输电线路电力部件及异常目标检测方法及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种输电线路电力部件及异常目标检测方法及设备。所述方法包括：步骤1、特征提取阶段，将ResNet101主干特征提取网络替换为MobileNetV3；步骤2、解码阶段，将MobileNetV3特征提取网络中的bottleneck3、bottleneck5和bottleneck7结构输出的特征输入特征增强结构中，将特征增强结构的输出特征与上采样层特征通过残差注意力融合的方式进行特征融合；步骤3、训练阶段，将目标的真值框编码为物体的中心点坐标和物体的尺寸信息，通过椭圆高斯散射核将物体的中心点投射到热力图上。本发明提高预测框与真值框的匹配程度。

本发明授权输电线路电力部件及异常目标检测方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种输电线路电力部件及异常目标检测方法，其特征在于，包括：步骤1、特征提取阶段，将ResNet101主干特征提取网络替换为MobileNetV3；步骤2、解码阶段，将MobileNetV3特征提取网络中的bottleneck3、bottleneck5和bottleneck7结构输出的特征输入特征增强结构中，将特征增强结构的输出特征与上采样层特征通过残差注意力融合的方式进行特征融合；步骤3、训练阶段，将目标的真值框编码为物体的中心点坐标和物体的尺寸信息，通过椭圆高斯散射核将物体的中心点投射到热力图上； 其中，步骤2包括：步骤2.1、将特征提取网络的bottleneck3、bottleneck5、bottleneck7层特征输入特征增强结构，分别输出具有关注通道级的特征和具有多尺度感受野的特征，提升网络模型对小目标及多尺度目标的检测能力；步骤2.2、将MobileNetV3结构中bottleneck3层输出的特征分成两条路径，其中一条路径将特征变换通道和尺寸后与bottleneck5输出特征相加，得到中间级特征，另一条路径是bottleneck3输出的特征直连高效的通道注意力机制ECA，以获得对通道特征的关注；在bottleneck5层和高效的通道注意力ECA之间添加一条跨越支路；对bottleneck7输出的特征和中间级特征相加，将此特征通过空洞空间金字塔结构获取多尺度特征的提取；步骤2.3、为解决CenterNet在解码网络特征恢复阶段通过求和运算无法完全拟合两个相近特征的问题，设计一种残差注意力特征融合模块RAFF；将步骤2.1中的三个特征经过步骤2.2设计的特征增强结构后输出特征A{A1,A2,A3}，将跳跃支路、反卷积层1和反卷积层2的输出特征记作B{B1,B2,B3}；使用RAFF模块拟合连个特征集A与特征集B； 步骤3包括：引入椭圆高斯核生成热力图标签引导目标检测中预测框的定位，相比于圆形高斯核，椭圆高斯核对于长宽比例不一致的目标能更好的使预测框准确地匹配目标的真值框，椭圆高斯核函数包括： 其中，为第一中间变量,W表示目标的宽度，为第二中间变量，H表示目标的高度，取最小交并比为0.7，x为目标的中心点横坐标，y为目标的中心点纵坐标，为预测的目标中心的横坐标，为预测的目标中心的纵坐标。

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