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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于改进YOLO11s的雪天弱光环境下的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：CN120525869B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511008247.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于改进YOLO11s的雪天弱光环境下的绝缘子缺陷检测方法是由邓松;丁梓炜;付雄设计研发完成，并于2025-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLO11s的雪天弱光环境下的绝缘子缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本申请适用于绝缘子缺陷检测领域，提供了一种基于改进YOLO11s的雪天弱光环境下的绝缘子缺陷检测方法，包括：利用相机曝光公式对采集的第一绝缘子图像数据集进行亮度调整，形成第二绝缘子图像数据集，第一绝缘子数据集为无人机采集的绝缘子图像数据集，再利用自适应Gamma校正网络对第二绝缘子图像数据集进行亮度处理，得到第三绝缘子图像数据集，将SPD卷积模块和MPDIOU损失函数引入YOLO11网络，获得SPD‑YOLO11s目标检测网络模型，利用第三绝缘子图像数据集对SPD‑YOLO11s目标检测网络模型进行训练，得到最佳权重pt，再利用pt的SPD‑YOLO11s目标检测网络模型对绝缘子缺陷进行检测。本申请有效提高了雪天弱光条件下的绝缘子缺陷检测的精度和稳定性，为电力系统的安全运行提供了可靠的技术支持。

本发明授权一种基于改进YOLO11s的雪天弱光环境下的绝缘子缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLO11s的雪天弱光环境下的绝缘子缺陷检测方法，其特征在于，包括： 利用相机曝光公式对采集的第一绝缘子图像数据集进行亮度调整，形成第二绝缘子图像数据集，所述第一绝缘子图像数据集为无人机采集的绝缘子图像数据集； 利用自适应Gamma校正网络对第二绝缘子图像数据集进行亮度处理，得到第三绝缘子图像数据集； 将SPD卷积模块和MPDIOU损失函数引入YOLO11网络，获得SPD-YOLO11s目标检测网络模型； 利用第三绝缘子图像数据集对SPD-YOLO11s目标检测网络模型进行训练，得到最佳权重pt； 利用最佳权重pt的SPD-YOLO11s目标检测网络模型对绝缘子缺陷进行检测； 所述将SPD卷积模块和MPDIOU损失函数引入YOLO11网络，获得SPD-YOLO11s目标检测网络模型，包括： 在YOLO11网络的主干特征提取模块中，将原有卷积下采样结构全部替换为SPD卷积模块； 在YOLO11网络的损失函数模块中，用MPDIoU损失函数替换原有的CIoU损失函数，以获得SPD-YOLO11s目标检测网络模型； 所述MPDIoU损失函数的计算过程具体如下： 其中，和分别表示真实框的左上角坐标和右下角坐标，和分别表示预测框的左上角坐标和右下角坐标，d1表示真实框的左上角点和预测框左上角点的距离，d2表示真实框的右下角点和预测框右下角点的距离，h和w分别表示图像的宽度和高度，IoU表示交并比损失，A为预测框的面积，AGT为真实框的面积，为目标函数，用于最小化MPDIoU损失。

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