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龙图腾网获悉安徽工业大学申请的专利一种输电线路异物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：CN119625577B 。

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：202411725669.7，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种输电线路异物检测方法是由吴紫恒;杨松;王兵;陈杰;陈松;赵远;汪文艳设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种输电线路异物检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种输电线路异物检测方法，属于图像识别技术领域。通过构建基于YOLOv8的输电线路异物检测模型，该模型包括依次连接的骨干网络、颈部网络和头部网络，将骨干网络和颈部网络中的C2F模块替换为DMSA模块，从而基于训练集对输电线路异物检测模型进行训练，基于验证集对训练过程中的输电线路异物检测模型进行评估，得到训练好的输电线路异物检测模型，将测试集输入到训练好的输电线路异物检测模型中进行检测，得到检测结果。由此，通过DMSA模块累计多个感受野的特征映射，使得检测结果保留了更加细腻的多尺度特征，并且在保证特征信息不丢失的情况下降低计算量，显著提升输电线路异物检测效率。

本发明授权一种输电线路异物检测方法在权利要求书中公布了：1.一种输电线路异物检测方法，包括以下步骤： 采集输电线路巡检视频并对其逐帧处理得到输电线路巡检图像，对含有异常目标的输电线路巡检图像进行标注得到输电线路异物图像，构建输电线路异物图像数据集，将输电线路异物图像数据集划分为训练集、验证集和测试集； 构建基于YOLOv8的输电线路异物检测模型，所述输电线路异物检测模型包括依次连接的骨干网络、颈部网络和头部网络；其中，将骨干网络和颈部网络中的C2F模块替换为DMSA模块； 基于训练集对输电线路异物检测模型进行训练，基于验证集对训练过程中的输电线路异物检测模型进行评估，得到训练好的输电线路异物检测模型； 将测试集输入到训练好的输电线路异物检测模型中进行检测，得到检测结果， 其中，所述DMSA模块由若干个MSA模块拼接形成，所述MSA模块表示为： 其中，x表示MSA模块的输入，HM×Mx表示MSA模块的输出，M=2t+1，其中t表示MSA模块中CBS的个数，CBS为3×3的卷积模块，Concat表示拼接操作，GM×Mx表示感受野函数，G3×3x表示3×3的感受野范围，G5×5x表示5×5的感受野范围， 其中，所述感受野函数表示为： 其中，f3×3·表示3×3的卷积模块，即为CBS，其函数定义为，σ·表示激活函数，BN表示批量归一化，W表示权重矩阵，t表示MSA模块中CBS的个数，Wt表示第t个CBS模块中卷积的权重矩阵， 其中，所述DMSA模块表示为： 其中，Y表示DMSA模块的输出，f1×1·表示1×1的卷积模块，Concat表示拼接操作，U表示模块堆栈数量，DU表示第U个MSA模块的输出。

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