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龙图腾网恭喜国网四川省电力公司信息通信公司申请的专利基于级联检测策略的输电线路绝缘子串缺陷定位系统及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：CN119600031B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202510147175.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于级联检测策略的输电线路绝缘子串缺陷定位系统及方法是由霍耀冉;张颖;吕磊;唐震宇;肖钰皓;张凌浩;李科;方夏设计研发完成，并于2025-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于级联检测策略的输电线路绝缘子串缺陷定位系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于级联检测策略的输电线路绝缘子串缺陷定位系统及方法，该系统包括绝缘子串候选区域定位网络和实例分割网络，绝缘子串候选区域定位网络用于对待处理图像中的绝缘子串进行识别并标注边界框定位绝缘子串候选区域，实例分割网络用于对绝缘子串候选区域进行缺陷识别和实例分割。本发明提供了两阶段的级联检测策略，能够更加准确的定位绝缘子串缺陷；尤其是实例分割网络引入了BiELAN模块，通过双层路由注意力机制和自适应查询机制，实现了更高效的多尺度特征融合，提升了对不同尺寸绝缘子串的识别能力。

本发明授权基于级联检测策略的输电线路绝缘子串缺陷定位系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于级联检测策略的输电线路绝缘子串缺陷定位系统，其特征在于，包括：绝缘子串候选区域定位网络，用于对待处理图像中的绝缘子串进行识别并标注边界框定位绝缘子串候选区域；实例分割网络，用于对绝缘子串候选区域进行缺陷识别和实例分割；所述实例分割网络使用的是改进的SOLOv2网络，包括主干子网络、颈部子网络和预测子网络；所述主干子网络用于对输入的图像特征提取不同尺度的多层特征；所述实例分割网络的主干子网络使用的是改进的ResNet网络；所述改进的ResNet网络包括顺次设置的多个残差模块；残差模块结构相同，包括依次设置的多个卷积模块和可变形卷积层，输入残差模块的输入特征依次经多个卷积模块和可变卷积层后与输入特征按通道拼接得到残差模块的输出特征；所述主干子网络还包括设置于多个残差模块前的CQSFM模块，所述CQSFM模块包括四种不同尺度的二维卷积层、最大池化层和拼接单元；首先将输入图像中的绝缘子串候选区域用四种不同尺度的二维卷积层进行卷积处理，然后经过最大池化层，将尺寸缩减为原来的一半，长、宽均缩小为原来的一半；接着，四个卷积输出沿顺时针方向拼接形成新的绝缘子串候选区域，作为残差模块的输入；所述颈部子网络用于对不同尺度的多层特征进行融合；所述颈部子网络包括第一融合单元和第二融合单元；所述第一融合单元按照尺度增大的方向，对主干子网络的各输出特征通过上采样和相加处理，得到第一融合单元的多层融合输出；所述第二融合单元按照尺度减小的方向，对第一融合单元的各层融合输出通过基于双向注意力机制的聚合和相加处理，得到第二融合单元的多层融合输出；第二融合单元包括多个BiELAN模块，BiELAN模块用于基于双向注意力机制对输入的特征进行聚合处理，具体操作为：按设定步长，将输入特征图像划分为若干块，随机选取三个不同的块分别构建键矩阵、查询矩阵和值矩阵，首先利用键矩阵和查询矩阵相乘再经Softmax函数处理，计算结果再与值矩阵相乘，所得结果经ELAN模块聚合；对输入特征图像重复该步骤即得到相应的聚合结果，也即BiELAN模块的输出特征；所述预测子网络用于依据第二融合单元的多层融合输出对绝缘子串的缺陷进行识别并进行实例分割。

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