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龙图腾网获悉华北电力大学(保定)申请的专利基于注意力机制与多尺度特征融合的YOLOv8目标检测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：CN116883801B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202310896292.0，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于注意力机制与多尺度特征融合的YOLOv8目标检测方法是由曹旺斌;王明;李丽芬;梅华威;张月圆设计研发完成，并于2023-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力机制与多尺度特征融合的YOLOv8目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于注意力机制与多尺度特征融合的YOLOv8目标检测方法。该方法包括以下步骤：获取可见光绝缘子缺陷图像数据集，人工进行数据筛选；利用labelimg工具对收集到的图像数据进行人工标注；将CBAM注意力机制、BiFPN多尺度特征融合金字塔、SIoU损失函数与YOLOv8模型结合，构建YOLOv8‑CBS模型；将标注好的绝缘子缺陷数据集输入到YOLOv8‑CBS模型中进行训练；用训练好的YOLOv8‑CBS模型对待识别的可见光绝缘子缺陷图像进行故障检测与定位。本发明可以部署在无人巡检设备上，利用部署了本发明的无人巡检设备对输电线路上的绝缘子进行缺陷检测，可大大提升故障诊断的准确率。

本发明授权基于注意力机制与多尺度特征融合的YOLOv8目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制与多尺度特征融合的YOLOv8目标检测方法，其特征是，包括如下步骤： 1使用无人巡检设备获取可见光绝缘子图像，之后通过人工筛选，获得绝缘子缺陷图像数据集； 2利用labelimg工具对获得的绝缘子缺陷图像数据进行人工标注； 3将CBAM注意力机制、BiFPN多尺度特征融合金字塔、SIoU损失函数与原始YOLOv8模型结合，构建YOLOv8-CBS模型； 4将标注好的绝缘子缺陷图像数据集输入到YOLOv8-CBS模型中进行训练； 5使用训练好的YOLOv8-CBS模型对待识别的可见光绝缘子缺陷图像进行故障检测与定位； 步骤3具体为：在YOLOv8模型的Backbone端结合CBAM注意力机制、在Neck端结合BiFPN多尺度特征融合金字塔、在Head端结合SIoU损失函数，构建YOLOv8-CBS模型； 在YOLOv8模型的Backbone端结合CBAM注意力机制，具体是：在YOLOv8模型的第四C2f模块与SPPF模块之间融合CBAM注意力机制模块；CBAM注意力机制模块包括CAM通道注意力模块和SAM空间注意力模块；特征图在CAM通道注意力模块中保持通道维度不变，压缩空间维度；特征图在SAM空间注意力模块中保持空间维度不变，压缩通道维度。

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华北电力大学(保定)，其通讯地址为：071003 河北省保定市莲池区永华北大街619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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