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龙图腾网获悉三峡大学申请的专利基于YOLOv8n的输电线路绝缘子缺陷和杆塔鸟巢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：CN119027366B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202410915155.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于YOLOv8n的输电线路绝缘子缺陷和杆塔鸟巢检测方法是由王爽;李亚威;唐波设计研发完成，并于2024-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于YOLOv8n的输电线路绝缘子缺陷和杆塔鸟巢检测方法在说明书摘要公布了：基于YOLOv8n的输电线路绝缘子缺陷和杆塔鸟巢检测方法，包括以下步骤：步骤1：收集输电线路绝缘子缺陷和杆塔鸟巢巡检图像制作数据集，将数据集划分为训练集、验证集和测试集，并通过数据增强进行数据集的扩充；步骤2：对原始YOLOv8n算法进行改进，构建输电线路绝缘子缺陷和杆塔鸟巢检测模型；步骤3：使用训练集对模型进行训练，使用训练后的模型对待检测的巡检图像进行检测，比较改进前后YOLOv8n算法的实验结果。实验结果表明改进后YOLOv8n算法检测精度明显提高，并且模型参数量明显下降，具有更优越的检测性能。

本发明授权基于YOLOv8n的输电线路绝缘子缺陷和杆塔鸟巢检测方法在权利要求书中公布了：1.基于改进YOLOv8n的输电线路绝缘子缺陷和杆塔鸟巢检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：收集输电线路绝缘子缺陷和杆塔鸟巢巡检图像制作数据集，将数据集划分为训练集、验证集和测试集，并通过数据增强进行数据集的扩充； 步骤2：对YOLOv8n算法进行改进，构建输电线路绝缘子缺陷和杆塔鸟巢检测模型； 步骤3：使用训练集对模型进行训练，使用训练后的模型对待检测的巡检图像进行检测，比较改进前后YOLOv8n算法的实验结果； 在步骤2中，具体包括以下子步骤： 步骤2-1：设计PCFocalNeXt-C2f模块，并使用该模块对YOLOv8n算法进行优化，优化方法包括如下步骤： 步骤2-1-1：在C2f模块的第一个CBS模块之前和最后一个CBS模块之后各加一个PConv用于提高其特征提取的能力，并使用FocalNeXtblock替换C2f模块中的Bottleneck，设计PCFocalNeXt-C2f模块； 步骤2-1-2：将改进前的YOLOv8n的backbone中所有C2f模块替换为步骤2-1-1中设计的PCFocalNeXt-C2f模块; 步骤2-2：使用支持在非相邻层次上直接交互作用的渐近金字塔网络AFPN，替换YOLOv8n的Neck部分； 步骤2-3：引入损失函数ECIoU，对YOLOv8n中的损失函数进行优化，并采用ECIoU-NMS获取检测结果。

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三峡大学，其通讯地址为：443002 湖北省宜昌市大学路8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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