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龙图腾网获悉国网湖北省电力有限公司电力科学研究院;国网湖北省电力有限公司鄂州供电公司;武汉华中天经通视科技有限公司申请的专利一种基于轻量级串联网络的导地线缺陷快速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：CN116485714B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202310202132.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于轻量级串联网络的导地线缺陷快速检测方法是由周学明;简旭;姚尧;陈亮;陈杰;俞斌;任想;雷成华;汪志浩;陈余根;高书阳设计研发完成，并于2023-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于轻量级串联网络的导地线缺陷快速检测方法在说明书摘要公布了：一种基于轻量级串联网络的导地线缺陷快速检测方法，包括：将无人机采集的导地线图像进行人工标注，生成导地线缺陷训练集和测试集，在训练模块中，用标注好的导地线缺陷训练集图像数据对TCDNet模型进行训练，并用测试集进行测试，得到精度最高的一个模型权重文件；将训练好的模型权重文件送入模型压缩剪枝模块，对模型权重文件进行稀疏化训练，不断迭代，实现压缩剪枝，输出一个轻量级的TCDNet模型权重文件；将轻量化的TCDNet模型权重文件部署到推理模块中，待检测导地线图像再送入推理模块中便可得到导地线缺陷的检测结果，分别输出缺陷的置信度、位置和大小。本发明无需繁杂的人工数据分析，且缺陷发现率高、速度快和漏检少。

本发明授权一种基于轻量级串联网络的导地线缺陷快速检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量级串联网络的导地线缺陷快速检测方法，其特征在于，采用训练模块、模型压缩剪枝模块和推理模块进行，所述方法包括以下步骤： 将通过无人机采集的导地线图像进行人工矩形框标注，生成导地线缺陷训练集和测试集； 在训练模块中，用标注好的导地线缺陷训练集图像数据对TCDNet模型进行训练，并用测试集进行测试，得到精度最高的一个模型权重文件； 将训练好的模型权重文件送入模型压缩剪枝模块，对模型权重文件进行稀疏化训练，不断迭代，实现压缩剪枝，输出一个轻量级的TCDNet模型权重文件； 将轻量化的TCDNet模型权重文件部署到推理模块中，待检测导地线图像再送入推理模块中得到导地线缺陷的检测结果，分别输出缺陷的置信度、位置和大小； 所述训练模块将两级串联目标检测网络TCDNet作为导地线缺陷的基线检测模型，TCDNet的颈部采用特征金字塔模式，头部则是在此基础上由串联的前后两个层级的检测头组成；训练阶段，串联的前后两个层级的检测头设置不同的交并比阈值来界定正负样本，前一个检测头的输出是后一个检测头的输入，交并比阈值一直上升，使用不同的交并比阈值来划分正负样本，检测头有类别预测和坐标预测两个分支，即对候选目标分别进行分类计算和坐标回归； 训练时的总损失函数由位置损失函数和分类损失函数组成，其中位置损失函数与Fast-RCNN中使用的一致，都是L1损失，如下： ； ； 其中，是神经网络的单个输入样本，是神经网络的权重参数，是对单个样本的坐标回归映射函数，则是该样本真实的坐标回归编码，是单个样本的位置损失函数； 分类损失是交叉熵损失函数，即 ； 其中，是神经网络的单个输入样本，是神经网络的权重参数，是对单个样本的分类映射函数，则是该样本的真实分类标签，是单个样本的分类损失函数。

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国网湖北省电力有限公司电力科学研究院;国网湖北省电力有限公司鄂州供电公司;武汉华中天经通视科技有限公司，其通讯地址为：430077 湖北省武汉市洪山区徐东大街227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”。