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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湛江供电局申请的专利一种绝缘子缺陷检测方法、系统、设备和介质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：CN116523894B 。

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：202310553464.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种绝缘子缺陷检测方法、系统、设备和介质是由王俏;陈耀钢;程思尧;刘伟生;黄志锋;黎敏;杨瑞锋;刘丹;刘颖设计研发完成，并于2023-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种绝缘子缺陷检测方法、系统、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种绝缘子缺陷检测方法、系统、设备和介质，通过获取待识别的绝缘子图片数据集，在预设比例范围内采用绝缘子图片数据集，构建对应的训练集、验证集和测试集。然后采用训练集和验证集对预设的初始绝缘子语义分割模型进行训练，确定目标绝缘子语义分割模型。通过目标绝缘子语义分割模型获取测试集对应的多个绝缘子分割图片，最后基于绝缘子分割图片对应的灰度梯度，确定绝缘分割图片对应的绝缘子状态。通过目标绝缘子语义分割模型对绝缘子图片进行识别，提高了绝缘子定位准确度以及检测结果准确度。

本发明授权一种绝缘子缺陷检测方法、系统、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种绝缘子缺陷检测方法，其特征在于，包括： 获取待识别的绝缘子图片数据集，在预设比例范围内采用所述绝缘子图片数据集，构建对应的训练集、验证集和测试集； 采用所述训练集和所述验证集对预设的初始绝缘子语义分割模型进行训练，确定目标绝缘子语义分割模型； 通过所述目标绝缘子语义分割模型获取所述测试集对应的多个绝缘子分割图片； 根据所述绝缘子分割图片对应的灰度梯度，确定所述绝缘子分割图片对应的绝缘子状态； 所述目标绝缘子语义分割模型包括多个残差学习单元层和注意力模块；所述通过所述目标绝缘子语义分割模型获取所述测试集对应的多个绝缘子分割图片的步骤，包括： 通过所述残差学习单元层分别将所述测试集内的测试图片进行卷积，生成对应的初始绝缘子检测图片； 通过所述注意力模块分别对所述初始绝缘子检测图片进行去噪，生成对应的中间绝缘子检测图片； 通过自编码神经网络分别调整所述中间绝缘子检测图片对应的初始低阶特征的维度，生成对应的目标低阶特征； 将所述中间绝缘子检测图片对应的初始高阶特征进行空洞卷积，生成对应的目标高阶特征； 采用所述目标高阶特征与所述目标低阶特征进行融合，构建对应的绝缘子分割图片。

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