广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司肇庆供电局罗建斌获国家专利权
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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司肇庆供电局申请的专利基于改进YOLOv5与模糊图像增强的输电线路缺陷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：CN116416237B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202310392340.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于改进YOLOv5与模糊图像增强的输电线路缺陷检测方法是由罗建斌;陆林;李晋;孙仝;郑耀华;何勇;原瀚杰;董丽梦;陈亮;潘绮彤;赵健;欧祖宏;吴龙杰;徐杞斌;夏国飞;曾彦超;区沛思设计研发完成，并于2023-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于改进YOLOv5与模糊图像增强的输电线路缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于改进YOLOv5与模糊图像增强的输电线路缺陷检测方法，包括构建基于改进YOLOv5的缺陷检测模型；构建基于生成对抗网络的模糊图像增强算法；采集多场景下的输电线路图像数据，并进行预处理，利用预处理后的图像数据训练模糊图像增强算法中的生成对抗网络和缺陷检测模型；利用训练好的模糊图像增强算法和缺陷检测模型对采集的输电线路巡检视频进行逐帧检测，每一帧图像首先经过模糊图像增强算法重构图像，再经过缺陷检测模型进行缺陷检测。本发明结合改进YOLOv5模型和模糊图像增强技术进行输电线路缺陷检测，改善了模型对输电线路小尺寸部件的缺陷检测精度，能够在输电线路缺陷检测领域中进行多尺度目标检测和模糊目标检测。
本发明授权基于改进YOLOv5与模糊图像增强的输电线路缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.基于改进YOLOv5与模糊图像增强的输电线路缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 构建基于改进YOLOv5的缺陷检测模型，所述缺陷检测模型基于YOLOv5的网络结构，在检测头网络增加一个用于检测小目标的浅层预测分支，所述浅层预测分支结合原有的3个检测分支组成四分支检测模型； 构建基于生成对抗网络的模糊图像增强算法； 采集多场景下的输电线路图像数据，并进行预处理，利用预处理后的图像数据训练所述模糊图像增强算法中的生成对抗网络和所述缺陷检测模型； 利用训练好的所述模糊图像增强算法和所述缺陷检测模型对采集的输电线路巡检视频进行逐帧检测，每一帧图像首先经过所述模糊图像增强算法重构图像，再经过所述缺陷检测模型进行缺陷检测。
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广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司肇庆供电局，其通讯地址为：510600 广东省广州市越秀区东风东路757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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