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龙图腾网获悉内蒙古电力(集团)有限责任公司鄂尔多斯供电分公司申请的专利一种基于深度学习的配电线路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：CN119625570B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202411682873.5，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于深度学习的配电线路检测方法是由顾广民;刘昊;赵力可;路和平;万飞;郭晓春;代泽荟;白瑞;冯艳阳;杨星盟设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的配电线路检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的配电线路检测方法，包括以下步骤：S1:收集配电线路的正常和故障图像，使用无人机设备采集不同视角、不同光照条件下的图像，利用数据增广和合成技术扩充数据集；S2:在扩充后的数据集上应用自监督学习方法进行初步特征学习；S3:基于EfficientDet和Transformer构建配电线路检测模型S4:基于训练数据集训练配电线路检测模型，使用One‑CyclePolicy调节学习率，快速进入最佳学习阶段并防止过拟合，并使用Warmup策略优化初始阶段的学习过程；S5:采用模型剪枝和量化技术，得到最终的配电线路检测模型；S6将最终的配电线路检测模型部署在无人机设备上，实现现场实时故障检测和反馈。本发明能够大幅提高检测效率和准确性，并能有效应对多样化的环境变化和设备限制。

本发明授权一种基于深度学习的配电线路检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的配电线路检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1:收集配电线路的正常和故障图像，使用无人机设备采集不同视角、不同光照条件下的图像，利用数据增广和合成技术扩充数据集； S2:在扩充后的数据集上应用自监督学习方法进行初步特征学习； S3:基于EfficientDet和Transformer构建配电线路检测模型，具体如下： 使用EfficientNet作为特征提取主干网络,利用EfficientDet的高效特征金字塔网络BiFPN来处理多尺度特征，增强小目标检测能力；BiFPN通过自定义赋权和融合技术，来有效地融合不同尺度的特征，给定输入特征图{P1,P2,...,Pi′,...,Pn}，BiFPN更新后的特征图为： 其中，Conv表示卷积操作；wi′为第i′个输入特征图对应的权重； EfficientDet使用三个复合系数φ自动平衡网络深度、宽度和输入分辨率： r＝r0·2φ3； d＝d0·2φ3； e＝e0+φ3； 其中，r是网络的输入分辨率，r0是基准网络的输入分辨率；d是网络的宽度，d0是基准网络的宽度；e是网络深度,e0是基准深度；表示整除； 通过调整EfficientDet中的复合系数，优化模型在精度和速度之间的平衡；并在EfficientDet模型后添加Transformer模块，以捕捉图像中的复杂空间特征和时序信息；使用Transformer改进检测与分类结果的全局一致性； S4:基于训练数据集训练配电线路检测模型，使用One-CyclePolicy调节学习率，快速进入最佳学习阶段并防止过拟合，并使用Warmup策略优化初始阶段的学习过程； S5:采用模型剪枝和量化技术，减少模型开销，得到最终的配电线路检测模型； S6将最终的配电线路检测模型部署在无人机设备上，实现现场实时故障检测和反馈。

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内蒙古电力(集团)有限责任公司鄂尔多斯供电分公司，其通讯地址为：017000 内蒙古自治区鄂尔多斯市康巴什区团结南路3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”。

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