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龙图腾网获悉威胜信息技术股份有限公司申请的专利一种输电线关键部位识别与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：CN117197555B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202311135375.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种输电线关键部位识别与缺陷检测方法是由赵晨阳;陈永;许健;李君;易世华;谢映海;李林峰;韩跟伟设计研发完成，并于2023-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种输电线关键部位识别与缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种输电线关键部位识别与缺陷检测方法，包括以下步骤：搭建输电线巡检数据采集系统，获取输电线图像数据，并对图像数据进行预处理，形成图像数据集；根据所述图像数据集进行输电线图像数据特征分析，得到输电线关键部位特征；根据输电线关键部位特征，构建基于YOLOv7的输电线关键部位识别与缺陷检测模型，并通过图像数据集对模型进行迭代训练，得到最优模型；获取待测图像，通过所述最优模型对输电线待测图像进行关键部位识别与缺陷检测。本发明解决了如何准确且快速的对输电线路关键部位进行实时、精准监测并输出结果的技术问题。

本发明授权一种输电线关键部位识别与缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种输电线关键部位识别与缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、搭建输电线巡检数据采集系统，获取输电线图像数据，并对图像数据进行预处理，形成图像数据集； S2、根据所述图像数据集进行输电线图像数据特征分析，得到输电线关键部位特征； S3、根据输电线关键部位特征，构建基于YOLOv7的输电线关键部位识别与缺陷检测模型，并通过图像数据集对模型进行迭代训练，得到最优模型； 所述步骤S3通过图像数据集对模型进行迭代训练，得到最优模型，具体为： 对图像数据集进行数据增强； 采用基于Cot模块的Transformer式的骨干网络进行特征提取； 采用基于双分支架构的特征融合网络进行特征融合； 将特征融合后的特征图输入至解耦头，进行目标分类与回归； 设计损失函数，通过损失函数利用反向传播对网络参数进行调整，从而得到最优模型；所述损失函数包括分类损失和回归损失； 所述分类损失采用交叉熵损失； 所述回归损失采用基于动态非单调聚焦机制的边界框损失；具体为： 根据距离度量构建基于注意力机制的边框回归损失；所述边框回归损失为： ； 其中，为边框回归损失，表示交并比损失，，其中、分别表示预测框和真值框，，，、表示真值框的中心点坐标，、分别表示真值框的宽和高，、表示预测框的中心点坐标，、分别表示预测框的宽与高，、分别表示预测框与真值框交集的宽与高，为距离惩罚项，，和分别表示预测框与真值框并集的宽与高，上标表示从计算图中分离和；，； 构建离群度描述预测框的质量，基于所述离群度构造非单调聚焦系数，并将所述非单调聚焦系数应用于基于注意力机制的边框回归损失，从而得到基于动态非单调聚焦机制的边界框损失；所述离群度为： ； 其中，为离群度，表示交并比损失，上标表示从计算图中分离交并比损失，为权重系数，表示动量为的滑动平均值； 所述边框回归损失为： ； 其中，为边框回归损失，、为超参数； S4、获取待测图像，通过所述最优模型对输电线待测图像进行关键部位识别与缺陷检测。

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