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龙图腾网获悉常州大学申请的专利基于改进YOLOv8s的输电线路多缺陷检测方法和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：CN119559479B 。

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：202411615854.0，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于改进YOLOv8s的输电线路多缺陷检测方法和系统是由陶子心;强浩设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进YOLOv8s的输电线路多缺陷检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及基于改进YOLOv8s的输电线路多缺陷检测方法和系统，所述方法包括，采集输电线路上的绝缘子缺陷和鸟巢图像，得到初始数据集；采用SAM大模型对所述初始数据集进行预处理，得到目标数据集；将所述目标数据集进行划分为训练集、验证集和测试集；以YOLOv8s网络模型为基准模型构建改进的YOLOv8s网络模型作为输电线路多缺陷检测网络模型；将训练集输入到模型中进行模型训练；将验证集输入至所述训练后的输电线路多缺陷检测网络模型中进行模型评估；将测试集输入至模型中得到输电线路缺陷检测结果并对模型进行评估。本发明的改进后的YOLOv8s网络模型能够避免出现缺陷漏检和误检的问题，提高了模型的检测精度同时兼顾了模型轻量化。

本发明授权基于改进YOLOv8s的输电线路多缺陷检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv8s的输电线路多缺陷检测方法，其特征在于，包括： S1，采集输电线路上的绝缘子缺陷和鸟巢图像，得到初始数据集； S2，采用SAM大模型对所述初始数据集进行预处理，得到目标数据集； S3，将所述目标数据集进行划分为训练集、验证集和测试集； S4，以YOLOv8s网络模型为基准模型构建改进的YOLOv8s网络模型作为输电线路多缺陷检测网络模型； S5，将训练集输入到输电线路多缺陷检测网络模型中进行模型训练，并基于训练结果改进输电线路多缺陷检测网络模型参数得到训练后的输电线路多缺陷检测网络模型； S6，将验证集输入至所述训练后的输电线路多缺陷检测网络模型中进行模型评估； S7，将测试集输入至所述训练后的输电线路多缺陷检测网络模型中得到输电线路缺陷检测结果； 所述以YOLOv8s网络模型为基准模型构建改进的YOLOv8s网络模型作为输电线路多缺陷检测网络模型，包括： 将骨干网络中的第7层和第九层的C2f模块替换为C2f-M2SA-CGLU模块；其中，M2SA模块结合通道注意力机制，多尺度特征机制，多尺度自注意力机制，采用双分支结构来提取全局特征和通道信息；CGLU模块是在GLU的门控分支的激活函数之前添加一个最小形式的3×3深度卷积； 在骨干网络中加入第11层CAFM模块；所述CAFM模块分为全局分支和本地分支，全局分支中采用自关注机制来捕获更广泛的高光谱数据信息，局部分支则专注于提取局部特征以进行综合去噪，卷积和注意力是相辅相成的； 将颈部网络中的第18层和第21层的Conv模块替换为LDConv模块； 所述LDConv模块特征提取的过程包括： 根据N的大小，由任意大小卷积算法生成卷积核的初始采样坐标，得到原始坐标+； 通过卷积运算得到相应核的偏移量，其维数为B,2N,H,W，将偏移量加到原始坐标上，生成与卷积对应的新采样坐标； 通过插值和重采样得到相应位置的特征。

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