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龙图腾网获悉三峡大学申请的专利基于改进YOLOv5网络的轻量化绝缘子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：CN118967550B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202410872115.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于改进YOLOv5网络的轻量化绝缘子缺陷检测方法是由沈虹杜;施保华;伍箴燎;李昱达设计研发完成，并于2024-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进YOLOv5网络的轻量化绝缘子缺陷检测方法在说明书摘要公布了：基于改进YOLOv5的轻量化绝缘子缺陷检测方法，包括：获取绝缘子图片数据集，并对绝缘子图片数据集中的绝缘子图片进行预处理，得到绝缘子图片训练集和绝缘子图片验证集；对YOLOv5进行改进，首先在骨干网络和颈部网络间加入融合支路，在颈部网络映入三级融合模块，其次加入CBAM模块增强有效特征，之后加入一个增强小目标模块，最后将C3模块替换为更轻量化的C3Ghost模块；选择合适的设备和实验参数对改进的YOLOv5网络模型进行训练和验证，得到绝缘子检测网络模型；对本发明改进的模型进行评估。本发明解决了复杂环境下绝缘子检测精度不高和检测模型大的问题。

本发明授权基于改进YOLOv5网络的轻量化绝缘子缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.基于改进YOLOv5网络的轻量化绝缘子缺陷检测方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1：获取绝缘子图片数据集，并对绝缘子图片数据集中的绝缘子图片进行预处理，得到绝缘子图片训练集和绝缘子图片验证集； 步骤2：对YOLOv5网络进行改进，提升对复杂环境中绝缘子的识别效果，提升对绝缘子闪络缺陷这种小目标的识别能力； 步骤3：利用得到的绝缘子图片训练集和绝缘子图片验证集，对改进的YOLOv5网络模型进行训练和验证，得到具有识别绝缘子及绝缘子缺陷的网络模型； 所述步骤2中，对YOLOv5网络进行改进，具体如下： 2.1：在骨干网络和颈部网络间加入融合支路，通过进一步提取特征，融合到颈部网络中，构成一种三级融合结构的TriFusion模块； 2.2：融入CBAM注意力模块：在骨干网络最后嵌入一层CBAM注意力模块，在三级融合模块TriFusion后嵌入一层CBAM注意力模块，同时在颈部网络最后一个二级融合Cancat层后嵌入一层CBAM注意力模块； 2.3：增加一个增强绝缘子小目标的多尺度融合模块； 2.4：将原始YOLOv5网络模型中的C3模块替换为更轻量化的C3Ghost模块。

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