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龙图腾网获悉安徽工业大学申请的专利一种基于多尺度缩放特征融合网络的光伏板故障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：CN119516274B 。

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：202411662184.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于多尺度缩放特征融合网络的光伏板故障检测方法是由费习宏;贺子健;范荣裕;季坤;刁治民;沈浩设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度缩放特征融合网络的光伏板故障检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度缩放特征融合网络的光伏板故障检测方法，属于光伏板故障检测技术领域，包括以下步骤：S1：网络构建；S2：模型训练；S3：故障检测。本发明提出一种剪枝高效多尺度注意力机制提高特征表示能力，采用ReLU激活函数来优化特征融合，并进行网络结构全局剪枝，用于提高模型检测精度和模型泛化性；提出温度缩放损失函数实现缓解检测目标类别不平衡，并对模型的参数计算进行优化，以显著提升锚框质量；设计一种基于C2f‑PEMA网络的骨干网络，将改进得到的PEMA模块与C2f模块结合，并加入特征融合模块增强特征表达能力，来提高模型检测精度。

本发明授权一种基于多尺度缩放特征融合网络的光伏板故障检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度缩放特征融合网络的光伏板故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：网络构建 选择YOLOv8网络为基础模型；对EMA模块采用ReLU激活函数进行优化并对其进行跨空间学习以及结构全局剪枝处理，得到PEMA模块；在YOLOv8的骨干网络中C2f模块的Bottleneck层的输入部分增加PEMA模块，在Bottleneck层的输出部分增加特征融合模块，得到C2f_PEMA骨干网络；利用C2f_PEMA骨干网络替换YOLOv8网络中的骨干网络，得到光伏板故障检测网络； S2：模型训练 利用TS-WIoU损失函数对光伏板故障检测网络进行损失计算优化，通过光伏板故障检测网络对与处理后的光伏板图像进行模型训练，得到用于故障检测的光伏板故障检测模型； S3：故障检测 将待检测光伏板图像输入光伏板故障检测模型中进行缺陷方法检测，并输出得到光伏板故障检测缺陷类型和缺陷边界框坐标信息； 在所述步骤S1中，所述EMA模块通过三个独立的通道，从分组的特征图像中提取用于注意力权重的描述符，其中，两个通道为1X1分支，第三个通道为3X3分支； 在1x1分支中，利用一维全局平均池化操作分别在两个空间维度，即水平和垂直维度，对通道信息进行编码，然后将两个编码特征进行融合，并进行1X1卷积操作，采用ReLU激活函数通过乘法操作，将每个分组内的两个通道的关注图进行聚合，得到第一张注意力特征图； 在3x3分支中，对分组特征进行3x3卷积运算来捕捉不同尺度的特征表示，然后对输出结果进行平均池化，生成第二张注意力特征图； 在所述步骤S2中，TS-WIoU损失函数的计算公式如下所示： 其中，p表示预测的边界框，即预测框；g表示真实的边界框，即真实框；IoUp,g是预测框p和真实框g之间的交并比损失；CIoUp,g是预测框p和真实框g之间的CIoU损失，其考虑了重叠区域、中心点距离和宽高比；α1是IoU损失的权重参数，β1是CIoU损失的权重参数；T是温度参数，用于调整α1和β1的影响。

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