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龙图腾网获悉湖北工业大学申请的专利基于轻量化目标检测模型的输电线路故障检测方法及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：CN116206222B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202310129387.X，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于轻量化目标检测模型的输电线路故障检测方法及系统是由吴珺;董佳明;郑欣丽;聂万宇;王江鹏;王春枝设计研发完成，并于2023-02-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于轻量化目标检测模型的输电线路故障检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于轻量化目标检测模型的输电线路故障检测方法及系统，方法包括输电线图像拍摄步骤，输电线图像处理步骤，输电线路巡检图像检测步骤，输电线缺陷识别分类步骤。其中输电线图像拍摄步骤为拍摄待检测输电线图像，输电线图像处理步骤为对拍摄的输电线图像进行数据处理，保证图像可以被轻量化目标检测网络识别，输电线路巡检图像检测步骤是根据训练的模型，检测待检测输电线图像是否存在缺陷和损伤，输电线缺陷识别分类步骤是在输电线路巡检图像检测步骤后若发现有缺陷或损伤，对缺陷或损伤进行分类和空间定位。本方法优势在于使用了一种改良后的轻量化目标检测模型，可以实现低计算代价和消耗的非接触性和实时性的检测效果。

本发明授权基于轻量化目标检测模型的输电线路故障检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于轻量化目标检测模型的输电线路故障检测方法，其特征在于，包括： 采集输电线路图像； 对采集的输电线路图像进行预处理； 利用预先构建的轻量化目标检测模型对预处理后的输电线路图像进行缺陷定位，其中，轻量化目标检测模型为基于YOLOv7的改进模型LC-YOLOv7，模型包括主干特征提取网络、加强特征提取网络和检测头部分，改进模型LC-YOLOv7降低YOLOv7模型的通道数，主干特征提取网络在YOLOv7模型的基础上新增一组MP1和ELAN结构以获取更多分辨率的特征图，加强特征提取网络将YOLOv7模型的双特征金字塔由3层改为4层，用以融合新增的特征图，检测头部分在YOLOv7模型的基础上新增一个检测头，用以检测大小不同的输电线路故障，其中，MP1结构为一种特殊的卷积组合，包括三个卷积层和一个最大池化层，MP1的输出通道数与输入通道数相同，ELAN结构为卷积融合结构，用于融合多个卷积层所获得的特征信息，ELAN结构包括六个卷积层，通过前五个卷积层获取的不同特征图进行融合，再通过第六个卷积层控制输出的通道数； 根据输电线路图像的缺陷定位结果，利用预先构建的轻量化目标检测模型进行缺陷分类和空间定位。

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