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龙图腾网获悉国网福建省电力有限公司;国网福建省电力有限公司超高压分公司申请的专利一种结合RB-YOLO和热成像技术的绝缘子过热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：CN118275797B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202410273548.7，技术领域涉及：G01R31/00；该发明授权一种结合RB-YOLO和热成像技术的绝缘子过热检测方法是由刘佳静;叶博舟;黄旭超;陈韬珉;林博融;黄晨骏设计研发完成，并于2024-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合RB-YOLO和热成像技术的绝缘子过热检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合RB‑YOLO和热成像技术的绝缘子过热检测方法，采集并标注红外热成像绝缘子图片得到绝缘子数据集，将绝缘子数据集划分为训练集、验证集和测试集；将训练集和验证集中的图片输入RB‑YOLO网络模型进行训练，经过调参优化得到RB‑YOLO网络模型的最优权重数据；将最优权重数据加载至RB‑YOLO网络模型，并对测试集进行识别测试，输出绝缘子过热的检测结果。其中，RB‑YOLO网络是基于YOLOv8网络进行改进，引入了主干网络和结构重参数化设计新的主干端，在保证模型检测精度和泛化能力的同时增强特征表达能力，极大减少模型内存和运算量。结合RB‑YOLO和热成像技术进行绝缘子过热检测，相比于传统检测方法在精度和速度上进一步提高。

本发明授权一种结合RB-YOLO和热成像技术的绝缘子过热检测方法在权利要求书中公布了：1.一种结合RB-YOLO和热成像技术的绝缘子过热检测方法，其特征在于，包括步骤： 采集并标注红外热成像绝缘子图片得到绝缘子数据集，将所述绝缘子数据集划分为训练集、验证集和测试集； 将所述训练集和所述验证集中的图片输入RB-YOLO网络模型进行训练，经过调参优化得到所述RB-YOLO网络模型的最优权重数据，所述RB-YOLO网络模型为在YOLOv8网络中引入主干网络BoTNet以及结构重参数化技术设计主干端得到的网络模型； 将所述最优权重数据加载至所述RB-YOLO网络模型，并对所述测试集进行识别测试，输出绝缘子过热的检测结果； 所述在YOLOv8网络中引入主干网络BoTNet以及结构重参数化技术设计主干端，包括： 在YOLOv8网络的主干端采用结构重参数化技术和主干网络BoTNet对输入的图片进行多次卷积得到不同尺度的特征图； 将所述训练集和所述验证集中的图片输入RB-YOLO网络模型进行训练，经过调参优化得到所述RB-YOLO网络模型的最优权重数据，包括： 对输入的图片进行预处理； 将预处理后的图片依次经由结构重参数化模块、主干网络模块以及SPPF模块进行处理，期间得到多个特征图并传入所述RB-YOLO网络模型的Neck端； 在所述RB-YOLO网络模型的Neck端中，对所述特征图进行强化，并传入所述RB-YOLO网络模型的Head端； 在所述RB-YOLO网络模型的Head端对已强化的特征图进行预测，并生成预测框的位置、标注信息和置信度； 采用CIoU和DFL_Loss作为损失函数，在所述损失函数中加入向量角度α，通过所述损失函数优化所述RB-YOLO网络模型的参数得到所述RB-YOLO网络模型的最优权重数据； 所述对输入的图片进行预处理，包括： 对于输入的图片，自动设定初始锚框的长宽数值，对所述初始锚框进行训练以及进行与真实锚框的对比，通过迭代更新网络参数得到最佳锚框值； 将输入的图片的尺寸转换至预设的标准尺寸。

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