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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于动态加权特征融合的低压电器缺陷定位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：CN120953283B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511478697.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于动态加权特征融合的低压电器缺陷定位方法及系统是由胡瑞丰;鲍逸成;胡松钰设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态加权特征融合的低压电器缺陷定位方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及工业视觉检测技术领域，公开了基于动态加权特征融合的低压电器缺陷定位方法及系统，该方法包括：获取待检测图像并提取多尺度特征图；基于特征图及通过侦察网络生成的不确定性图，构建状态向量；将状态向量输入至循环策略智能体以生成包含动态融合权重和处理路径选择的复合动作；依据复合动作对多尺度特征图进行动态加权融合，并调用所选路径对应的检测头进行解码，获得缺陷定位结果。该系统包括：特征提取模块、状态构建模块、循环策略智能体和策略驱动执行模块。本发明通过引入循环策略智能体，以强化学习方式自适应控制特征融合与解码过程，能够针对多样化缺陷，在提升定位准确性与鲁棒性的同时，兼顾决策成本，提高了智能化水平。

本发明授权基于动态加权特征融合的低压电器缺陷定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于动态加权特征融合的低压电器缺陷定位方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待检测的低压电器图像，并从所述低压电器图像中提取多尺度特征图集合； 基于提取出的所述多尺度特征图集合构建状态向量；其中：将所述多尺度特征图集合中的高阶语义特征输入至侦察网络，以生成初步的缺陷概率预测图；基于初步所述缺陷概率预测图计算信息熵，以生成量化了模型对各图像区域认知不确定性程度的不确定性图；将所述不确定性图与多尺度特征图集合沿着通道维度进行拼接，并通过编码器网络进行信息压缩，以生成状态向量； 将所述状态向量输入至循环策略智能体，以生成包含动态融合权重与所选择的处理路径的复合动作； 依据所述复合动作中的动态融合权重，对所述多尺度特征图集合进行加权融合，以生成融合特征图； 依据所述复合动作中的所选择的处理路径，对生成的所述融合特征图进行处理，以最终获得低压电器的缺陷定位结果；其中：系统内预设一个包含多个针对不同缺陷模式进行优化的、并行的检测头的处理路径库；依据所选择的处理路径从所述处理路径库中索引出对应的检测头；将所述融合特征图输入至被索引出的检测头，以生成缺陷定位结果。

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