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龙图腾网获悉桂林电子科技大学;广西景航无人机有限公司申请的专利一种基于CS-ABCNet的电力塔牌检测识别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：CN116052149B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310020106.7，技术领域涉及：G06V20/62；该发明授权一种基于CS-ABCNet的电力塔牌检测识别方法是由邓珍荣;刘宗洋;杨睿;谢冠鸿;蓝如师;黄荣设计研发完成，并于2023-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CS-ABCNet的电力塔牌检测识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于CS‑ABCNet的电力塔牌检测识别方法，包括如下步骤：步骤1：采集输电铁塔标识牌数据集；步骤2：使用索贝尔算子，对数据集进行预处理，分别从横向和纵向两个方向计算图像中物体的边缘信息；步骤3：在ABCNet的Backbone使用ReXNet进行特征提取，以达到网络模型轻量化的目的。这种方法针能对塔牌特征进行图像预处理，优化网络结构，使用轻量级卷积神经网络获得特征图，检测头引入注意力模块CBAM，提高了塔牌的识别精度和性能。

本发明授权一种基于CS-ABCNet的电力塔牌检测识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CS-ABCNet的电力塔牌检测识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：采集输电铁塔标识牌数据集，将数据集按8:2的比例分为训练和测试集； 步骤2：使用索贝尔算子，对数据集进行预处理，分别从横向和纵向两个方向计算图像中物体的边缘信息，根据塔牌有鲜明底色，形状多为矩形，与背景图有鲜明的差异，边缘部分灰度值变化剧烈的特点，使用索贝尔算子来确定塔牌和塔牌中文字的边缘信息，同时减少背景中不必要的边缘信息，使用索贝尔算子对传进来的图像像素做卷积，求横向和纵向的梯度值，然后对生成的新像素灰度值做阈值运算，以此来确定边缘信息； 步骤3：在ABCNet的Backbone使用ReXNet进行特征提取，以达到网络模型轻量化的目的，同时克服原模型中的RepresentationalBottleneck问题，同时在检测阶段引入卷积注意力模块CBAM，从特征图的通道和空间两个维度提高目标信息权重，得到CS-ABCNet网络模型；将步骤2得到的图像送入CS-ABCNet模型中，通过特征提取，特征融合送入检测分支进行检测，然后对检测到的文本区域进行矫正，最后将矫正过后的特征图送入识别分支进行文本识别，将识别结果与数据集中标注结果对比，计算损失函数，通过反向传播算法对CS-ABCNet网络模型进行训练，将CS-ABCNet网络模型中的参数打包成权重文件，将塔牌图片输入到模型中，利用得到的权重文件，输出图片中塔牌中的文本信息。

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桂林电子科技大学;广西景航无人机有限公司，其通讯地址为：541004 广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1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”。

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