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龙图腾网恭喜湖南元智电集控科技有限公司申请的专利一种基于开集分类的二阶段变电站设备视觉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：CN119477902B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202510052778.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于开集分类的二阶段变电站设备视觉缺陷检测方法是由陈伟其;李杰;陈鸿展设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于开集分类的二阶段变电站设备视觉缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于开集分类的二阶段变电站设备视觉缺陷检测方法，通过构建数据集；构建改进YOLOv8n网络模型；训练改进YOLOv8n网络模型；构建SwinTransformer为主干网络的开集分类网络；训练开集分类网络；测试所提出的二阶段目标检测算法的效果。本发明提供的基于开集分类的二阶段变电站设备视觉缺陷检测方法，针对变电站缺陷检测中目标类别多样、环境复杂并且存在大量的视觉干扰，提出了一种新型的二阶段目标检测框架，采用一阶段目标检测算法和开集分类算法相结合，实现了更强的抗干扰能力，在变电站缺陷检测中表现出优异的性能。

本发明授权一种基于开集分类的二阶段变电站设备视觉缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于开集分类的二阶段变电站设备视觉缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：构建数据集：构建带有缺陷的电力设备的二级类别目标检测数据集、一级类别目标检测数据集和开集分类数据集，其中，二级类别目标检测数据集用于对变电站缺陷图像数据进行二级类别进行标注，一级类别目标检测数据集用于对变电站缺陷图像数据进行一级类别进行标注，开集分类数据集用于对变电站缺陷图像数据进行开集分类；构建改进YOLOv8n网络模型：构建改进YOLOv8n网络模型中的ELAN模块、YOLOv8n骨干网络、YOLOv8n颈部网络、YOLOv8n检测头和YOLOV8n改进的损失函数；训练改进YOLOv8n网络模型：加载所述一级类别目标检测数据集，对所述一级类别目标检测数据集经过数据预处理后送入所述改进YOLOv8n网络模型进行模型训练；基于所述YOLOV8n改进的损失函数，遵循向前构建损失的原则在所述一级类别目标检测数据集进行模型训练过程中计算总损失，反向传播更新网络参数；构建SwinTransformer为主干网络的开集分类网络：基于SwinTransformer块，构建所述开集分类网络的主干网络、类别输出层、损失函数和开集分类后处理算法；训练开集分类网络：加载所述开集分类数据集，对所述开集分类数据集经过数据预处理后送入所述开集分类网络进行模型训练；测试所提出的二阶段目标检测算法的效果：依据加载训练完成后的改进YOLOv8n网络模型和开集分类网络的权重模型，将变电站设备缺陷测试集中待测图像输入到目标检测网络中，对变电站设备缺陷测试集进行预测，得到变电站设备缺陷测试集上图像的边框和类别置信度。

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