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基于改进YOLOv5+ByteTrack的变电站设备缺陷检测与追踪方法

Name: 基于改进YOLOv5+ByteTrack的变电站设备缺陷检测与追踪方法
Brand: 西安理工大学
SKU: 2023103747754
Availability: InStock

📄 申请号：CN202310374775.4 📄 发布日：2026/03/13

著录项目信息

申请日

2023-04-10

公开号

CN116485734B

公开日

2026-01-02

申请人

西安理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_00

IPC 分类号

G06T7_00 , G06T7_246 , G06V10_764 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_048 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

变电站设备图像识别人工智能算法目标追踪缺陷检测变电站设备

应用场景

变电站设备缺陷检测, 电力设备巡检, 智能运维, 工业视觉检测

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明是关于一种基于改进YOLOv5+ByteTrack的变电站设备缺陷检测与追踪方法。该方法包括：构建变电站设备缺陷检测专用数据集；对原YOLOv5检测算法进行改进：将YOLOv5网络模型中的常规卷积替换为可变型卷积，对YOLOv5网络模型增加上下文增强模块；训练基于改进YOLOv5检测算法的变电站设备缺陷检测模型；利用变电站设备缺陷检测模型对变电站进行目标检测，利用ByteTrack对变电站设备缺陷进行追踪。本发明通过对将YOLOv5网络模型中的常规卷积替换为可变型卷积，对YOLOv5网络模型增加上下文增强模块，对原YOLOv5检测算法进行了改进，在不降低检测精度的前提下，显著降低了模型训练过程中的计算量，使得改进后的YOLOv5网络模型更加轻量化，有效实现变电站智能巡检的经济性和工程实用性。

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： CN116485734B

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

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

一种Ю源直流固态断路器及其控制方法

当前第 / 件

一种基于航拍图像中光伏组件识别的电站容量估测方法

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：130 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

✓ 企业认证✓ 手机绑定历史成交 2657件好评率 98.5%

📊 出价记录 (3条)

王**¥-10万

李** 企业¥-8万

陈**¥-3万

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