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龙图腾网获悉江西水利电力大学申请的专利一种基于AL-YOLO的绝缘子缺陷检测方法及系统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：CN120726048B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202511222021.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于AL-YOLO的绝缘子缺陷检测方法及系统是由谢云敏;万好;曾兵;周志豪;刘邦;巫平强;高志强;陈显彪;张文华;陈美熙;魏心怡;胡昱帆;刘嘉;刘梓骐;李泽钊;邓宇乐;何旭东设计研发完成，并于2025-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AL-YOLO的绝缘子缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AL‑YOLO的绝缘子缺陷检测方法及系统，方法包括：获取至少一个绝缘子缺陷图像，并对所述至少一个绝缘子缺陷图像进行预处理，得到至少一个目标绝缘子缺陷图像；构建AL‑YOLO网络，并将所述至少一个目标绝缘子缺陷图像输入至所述AL‑YOLO网络中进行迭代训练，得到绝缘子缺陷检测模型；获取实时绝缘子缺陷图像，将所述实时绝缘子缺陷图像输入至所述绝缘子缺陷检测模型中，所述绝缘子缺陷检测模型输出得到与所述实时绝缘子缺陷图像相对应的缺陷检测结果。通过优化模型结构和引入创新的模块，在低计算量下实现了高精度的绝缘子缺陷检测，适用于复杂环境下的高效巡检需求，显著提升了检测效果和设备端的实用性。

本发明授权一种基于AL-YOLO的绝缘子缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AL-YOLO的绝缘子缺陷检测方法，其特征在于，包括： 获取至少一个绝缘子缺陷图像，并对所述至少一个绝缘子缺陷图像进行预处理，得到至少一个目标绝缘子缺陷图像； 构建AL-YOLO网络，并将所述至少一个目标绝缘子缺陷图像输入至所述AL-YOLO网络中进行迭代训练，得到绝缘子缺陷检测模型，其中，所述AL-YOLO网络中包含主干网络、颈部网络以及头部网络，所述主干网络中包含C3K2模块、ALConv模块、SPPF模块以及C2PSA模块，其中，所述颈部网络包括Concat模块、UpSample模块、C3K2模块、ALConv模块和OCG-Attention模块； Upsample模块通过上采样操作，将低分辨率的特征图转换为高分辨率的特征图，以恢复特征图的空间维度； Concat模块用于将不同尺度的特征图拼接在一起，形成一个新的特征图； OCG-Attention模块通过双向注意力引导机制，使空间注意力和通道注意力相互增强，在所述OCG-Attention模块中，具体执行以下过程： 第二输入特征经过可变形卷积处理，生成对齐后的第六特征F6； 对第六特征F6分别进行空间维度平均池化和通道维度平均池化，分别得到第七特征F7以及第八特征F8； 第七特征F7经过两层3x3卷积和Sigmoid激活，生成通道注意力权重F9； 第八特征F8经过两层1x1卷积和Sigmoid激活，生成空间注意力权重F10； 将第六特征F6通过残差连接得到第十一特征F11，并与通道注意力权重F9、空间注意力权重F10进行逐元素相乘，并经过ReLU激活函数输出第二最终结果； 获取实时绝缘子缺陷图像，将所述实时绝缘子缺陷图像输入至所述绝缘子缺陷检测模型中，所述绝缘子缺陷检测模型输出得到与所述实时绝缘子缺陷图像相对应的缺陷检测结果。

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江西水利电力大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市高新区天祥大道289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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