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龙图腾网获悉华北电力大学(保定)申请的专利一种多模态知识指导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：CN120318823B 。

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：202510240759.5，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权一种多模态知识指导的输电线路缺陷检测方法是由张珂;郑朝烨;杨济远;肖扬杰;郭玉荣;石超君;李硕士设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态知识指导的输电线路缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种多模态知识指导的输电线路缺陷检测方法，包括步骤：构建输电线路图像‑文本数据集，通过图像‑文本对比学习预训练将其中蕴含的输电线路相关多模态知识引入到视觉基础模型CLIP中；将承载输电线路相关多模态知识的CLIP模型预编码的嵌入矩阵引入DeformableDETR检测器的解码器中，实现多模态知识指导的检测器训练；将残差结构引入到DeformableDETR的解码器中，以缓解引入的多模态知识在解码器多层的注意力计算中被逐渐遗忘的问题；设计一种伪标签蒸馏目标函数，用多模态知识约束检测器训练过程中的优化方向，实现更稳定的训练效果。本发明用多模态知识指导输电线路缺陷检测器的训练过程，有效提高了缺陷检测的精度，具有良好的鲁棒性和稳定性。

本发明授权一种多模态知识指导的输电线路缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种多模态知识指导的输电线路缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，标注并裁剪原始的输电线路巡检图像，构建输电线路图像-文本数据集，覆盖视觉和语言两种模态，包含输电线路中多种部件和缺陷实例的图像-文本对，蕴含输电线路相关的多模态知识； S2，使用图像-文本对比学习任务，在输电线路图像-文本数据集上对含有丰富通用语义知识的大规模视觉基础模型CLIP进行领域特有的预训练，将输电线路相关的多模态知识引入到CLIP模型中； S3，用经过预训练的CLIP模型分别对不同类别的缺陷实例图像和对应的实例文本进行预编码，获得承载输电线路相关多模态知识的预编码嵌入矩阵； S4，通过线性层和复制、截取、拼接操作将预编码嵌入矩阵转换为DeformableDETR检测器中解码器输入部分的物体查询，将多模态知识传入检测器中； S5，通过在DeformableDETR的解码器内建立每个解码器层的输出与由预编码嵌入矩阵转换所得的物体查询之间的残差连接，为每个解码器层的输出补充多模态知识，缓解多模态知识在多层的注意力计算中被遗忘的问题； S6，基于预编码嵌入矩阵设计一种伪标签蒸馏目标函数，充分利用计算预编码嵌入矩阵时产生的中间输出获得基于多模态知识的伪标签，实现多模态知识对检测器训练过程中优化方向的显式约束以稳定训练效果，将伪标签蒸馏目标函数与DeformableDETR原有的目标函数结合，训练得到最终的输电线路缺陷检测器。

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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