河北科技大学贾江波获国家专利权
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龙图腾网获悉河北科技大学申请的专利基于实时注意力机制与固时时间的多无人机电力巡检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：CN120803004B 。
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：202511302614.X，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权基于实时注意力机制与固时时间的多无人机电力巡检方法是由贾江波;谢鑫龙;甄然;张丽花;魏博宇;张宸珲设计研发完成，并于2025-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于实时注意力机制与固时时间的多无人机电力巡检方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于实时注意力机制与固时时间的多无人机电力巡检方法，无人机将通过视觉传感器对输电线路进行数据采集，利用改进的YOLOv5s模型对输电线路进行检测，利用检测框的长度计算输电线路的长度，输出其端部位置；无人机编队中的每架无人机都采用邻居通信的规则，无人机根据端部位置坐标，采用固定时间分布式控制策略，实现编队的自主巡检。仿真表明，本发明不仅提高了目标识别精度，还证实了控制系统的稳定运行。在真实环境中的飞行实验表明，本发明的方法对于多架无人机的自主电力线路巡检具有实用性和有效性，为智能电网的电力线路检测系统提供了坚实且高度准确的基础保障。
本发明授权基于实时注意力机制与固时时间的多无人机电力巡检方法在权利要求书中公布了：1.一种基于实时注意力机制与固时时间的多无人机电力巡检方法，其特征在于，无人机将通过视觉传感器对输电线路进行数据采集，利用改进的YOLOv5s模型对输电线路进行检测，利用检测框的长度计算输电线路的长度，输出其端部位置；无人机编队中的每架无人机都采邻居通信的规则，无人机根据端部位置坐标，采用固定时间分布式控制策略，实现编队的自主巡检； 所述改进的YOLOv5s模型是在原始YOLOv5s的基础上改进骨干网络、改进Neck并利用损失函数EIOU替代原有损失函数CIOU； 所述改进骨干网络是在原有骨干网络后引入CBAM注意力机制； 所述改进Neck是在原网络FPN层的第18层再次经行卷积和上采样，使结构中增加一个160×160像素的浅层特征提取网络并利用原网络PAN层进行下采样得到浅层网络结构，将骨干网络层中经过卷积层的特征图与PAN层中经过卷积层的同一尺度的特征图进行跨层级的特征融合，生成最终输入到检测头的特征图。
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