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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于Swin Transformer的复合绝缘子憎水性等级判断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：CN116863248B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202311059773.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于Swin Transformer的复合绝缘子憎水性等级判断方法是由史明光;司毅冲设计研发完成，并于2023-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Swin Transformer的复合绝缘子憎水性等级判断方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于SwinTransformer的复合绝缘子憎水性等级判断方法，包括：1、构建复合绝缘子憎水性等级数据集，对获取图像进行预处理和数据扩充；2、建立基于SwinTransformer的复合绝缘子憎水性等级判断的网络模型，包括：特征提取网络和目标检测层；3、将训练集输入到网络中进行训练，得到最优复合绝缘子憎水性等级判断模型。本发明充分利用其自注意力机制和多层次特征提取能力，有效地捕捉复合绝缘子图像中的关键信息，提高了检测速度和效率，准确地判断复合绝缘子的憎水性等级，降低了误判率，从而提高了复合绝缘子应用领域的安全性和可靠性。

本发明授权基于Swin Transformer的复合绝缘子憎水性等级判断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SwinTransformer的复合绝缘子憎水性等级判断方法，其特征在于，按照以下步骤进行： 步骤1、采集维度为H×W×C的K类复合绝缘子的喷水图并进行数据增强操作后，从而得到复合绝缘子的憎水性水珠图像数据集S＝{S1,S2,…,Sn,…,SN}，其中，Sn表示第n张复合绝缘子的憎水性水珠图像，H表示图像高度，W表示图像宽度，C表示通道数，令Sn的标签为Qn，且Qn∈1,2,…,k,…,K，其中，k表示复合绝缘子的憎水性等级； 步骤2、构建复合绝缘子的憎水性等级判断网络，包括：特征提取网络和目标检测层； 步骤2.1、构建特征提取网络，包括：4个阶段； 第1阶段包括：依次连接的第一模块拆分层、第一线性嵌入层连接层、第一Swintransformer模块； 第2阶段包括：依次连接的第一模块合并层、第二Swintransformer模块； 第3阶段包括：依次连接的第二模块合并层、第三Swintransformer模块； 第4阶段包括：依次连接的第三模块合并层、第四Swintransformer模块； 在第1阶段中，将Sn输入所述憎水性等级判断网络中，并由第一模块拆分层以i×i个相邻像素为单位，将Sn拆分为维度为的i×i个图像块，将拆分后的i×i个图像块在通道维度上进行展开后，得到维的第n张第1阶段的第1特征图 所述第一线性嵌入层使用全连接操作对第1特征图在通道维度上进行2倍的扩展，从而得到维的第n张第1阶段的第2特征图 所述第一Swintransformer模块对所述第2特征图进行处理后，得到维的第n张第1阶段的第3特征图 在第2阶段中，将第3特征图输入第一模块合并层中进行处理后，得到维的第n张第2阶段的第1特征图 所述第1特征图输入第二Swintransformer模块中进行处理后，得到维的第n张第2阶段的第2特征图 在第3阶段中，将第2特征图输入第二模块合并层中进行处理后，得到维的第n张第3阶段的第1特征图 将第1特征图输入第三Swintransformer模块中进行处理后，得到维的第n张第3阶段的第2特征图 在第4阶段中，将所述第n张第3阶段的第2特征图输入第三模块合并层中进行处理后，得到维的第n张第4阶段的第1特征图 将第1特征图输入第四Swintransformer模块中进行处理后，得到维的第n张第4阶段的第2特征图并作为特征提取网络最终输出的水珠特征fn； 步骤2.2、构建目标检测层，包括：全局池化层、全连接层和SoftMax层； 所述全局池化层对fn进行处理，得到第n张憎水特征图像并展平后，输入到全连接层中进行处理，得到第n张憎水特征图像的一维特征向量pn，再经过SoftMax层的处理后，得到第n张复合绝缘子的憎水性水珠图像Sn的预测类别 步骤3、根据Sn的标签Qn和预测类别构建交叉熵损失函数；从而基于憎水性水珠图像数据集S＝{S1,S2,…,Sn,…,SN}，使用Adam算法对所述复合绝缘子的憎水性等级判断网络进行训练，并最小化交叉熵损失函数以更新网络模型参数，直到交叉熵损失函数趋于稳定时，得到训练后的最优复合绝缘子憎水性等级判断模型，用于对待测的水珠图像进行分类识别，得到待预测的水珠图像的憎水性等级。

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