发明专利已授权

一种基于SCSM-YOLOv8的输电线路异物检测算法

Name: 一种基于SCSM-YOLOv8的输电线路异物检测算法
Brand: 广东工业大学
SKU: 2025104337830
Availability: InStock

📄 申请号：CN202510433783.0 📄 发布日：2025/11/03

著录项目信息

申请日

2025-04-08

公开号

CN120339582A

公开日

2025-07-18

申请人

广东工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_25

IPC 分类号

G06V10_25 , G06V10_774 , G06V10_42 , G06V10_44 , G06V10_80 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_045 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

异物检测图像识别人工智能算法目标检测异物检测

应用场景

输电线路巡检, 电力设施安全监控, 智能电网, 工业视觉检测

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摘要

本发明公开的属于深度学习目标检测与输电线路异物结合技术领域，具体为一种基于SCSM‑YOLOv8的输电线路异物检测算法，包括具体步骤如下：创建一个用于输电线路异物检测的自定义数据集，并通过随机抽样的方法将其划分为三个部分：训练集、验证集和测试集，其比例为70％、20％和10％；在主干结构中，设计SDM模块，使用设计的可切换扩张卷积SDconv替换原C2f的标准卷积，扩大感受野，提高算法的特征提取能力；在主干结构中，设计CSPPFS模块，在SPPF中引入CBAM注意力机制和SimAM注意力机制，在不增加参数量和计算量的前提下，提高目标检测性能。本发明通过使用SDM模块、CSPPFS模块和SSFFE模块显著提升了算法的检测效果。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN120339582A

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该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于神经网络的射频功放谐波平衡参数提取方法

当前第 / 件

ZrNbC/ZrNbCN叠层涂层刀具及其制备工艺

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