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龙图腾网获悉国网陕西省电力有限公司电力科学研究院;国网(西安)环保技术中心有限公司申请的专利基于广域感知动态卷积模型的输电线路覆冰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：CN119671929B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202411366244.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于广域感知动态卷积模型的输电线路覆冰检测方法是由张璐;朱明曦;蒲路;韩彦华;李伟;张鹏;王文森;王南;刘小波;孔志战;胡攀峰;陈松博设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于广域感知动态卷积模型的输电线路覆冰检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于广域感知动态卷积模型的输电线路覆冰检测方法，首先，采用了多维度注意力模块Multi‑DimensionalAttentionModule,MDAM优化卷积核间特征共享，更精确地获取小目标的详细信息；其次，提出一种融合轻型级模型Lightweightmodel，LM的Thin‑head特征提取网络，保留了空间特征信息逐步向通道传输的隐藏连接；使用一种关注形态交叉比与归一化结合的损失函数Shape‑NWD，降低正负样本不均衡产生的欠拟合。最终，实验充分证明了本发明方法的高效性。

本发明授权基于广域感知动态卷积模型的输电线路覆冰检测方法在权利要求书中公布了：1.基于广域感知动态卷积模型的输电线路覆冰检测方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施： 步骤1、通过无人机巡检获得处于不同环境中的输电线路覆冰图像，将得到的输电线路覆冰图像进行扩充，将扩充完成的输电线路覆冰图像作为真实绝缘子数据集； 步骤2、将步骤1得到的输电线路覆冰数据集划分为训练集和验证集，训练集与验证集的比例为9：1； 步骤3、利用Labellmg软件对步骤2中训练集进行输电线路覆冰类别标注，在图像标注中使用VOC格式进行标注，保存标注完成后的输电线路覆冰图像信息，得到输电线路覆冰数据库； 步骤4、将骨干网络中的普通卷积更换为MDAM多维度注意力模块，MDAM分别从三个不同尺度提取特征信息得到各特征图，使用卷积和上采样操作融合特征图； 融合轻型化模型的Thin-head特征提取网络引入混合卷积RSConv，包括混洗操作和DWConv；RSConv使用一个可学习的权重矩阵来计算节点的邻居节点特征的加权和，并将加权和与自身节点特征进行拼接，然后通过一个非线性激活函数对拼接后的特征进行处理，得到更新后的节点表示；在编码器head中，将标准化卷积替换为RSConv；Thin-head还引入了RS-bottleneck以及VoV-RSCSPC模块，将基线模型中的RepC3模块替换为VoV-RSCSPC模块； 将Shape-IoU的思想融入到归一化NWD中，得到Shape-NWD； 将MDAM、融合轻型化模型的Thin-head特征提取网络和Shape-NWD损失函数共同构成MDAL-DETR目标检测网络； 步骤5、利用步骤4训练后得到的最优权重网络预测步骤2中的验证集，得到对应的输电线路覆冰检测结果； 步骤6、对步骤5获得的检测结果采用精确率、召回率、mAP值进行评价，得出各模型检测输电线路覆冰的效率以及改进后算法的实用性。

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