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龙图腾网恭喜国网安徽省电力有限公司电力科学研究院申请的专利一种用于输电线路巡检的适应学习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：CN119295744B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411830438.2，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种用于输电线路巡检的适应学习方法及系统是由孙伟;丁津津;潘东;刘辉;汪玉;肖家锴;陈凡;刘鑫;黄杰;张淑娟;邹知炜;张峰设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于输电线路巡检的适应学习方法及系统在说明书摘要公布了：一种用于输电线路巡检的适应学习方法及系统，属于图像处理技术领域，解决如何增强视觉语言预训练模型对开放词汇的识别能力和领域泛化能力的问题，本发明对教师模型和学生模型通过CLIP编码器进行初始化，通过构建样本级对比蒸馏损失和样本间关系蒸馏损失来实现知识蒸馏，具备了开放词汇目标检测能力；利用教师模型指导学生模型，通过梯度反传的方式更新学生模型参数，提高学生模型对于目标域识别的精准度，使学生模型能够在精度和泛化性能上接近甚至达到教师模型的水平，利用学生模型的参数更新教师模型参数，保证教师模型的稳定性，有效增强目标检测模型的领域泛化能力。

本发明授权一种用于输电线路巡检的适应学习方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于输电线路巡检的适应学习方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取输电线路巡检的源域数据和目标域数据，所述源域数据包括源域图像和源域标注，所述目标域数据包括目标域图像，构建训练集和测试集；S2、建立目标检测模型，所述目标检测模型包括CLIP编码器和RPN网络，基于目标检测模型构建平均教师框架，所述平均教师框架包括教师模型和学生模型；S3、将源域图像输入学生模型，利用源域标注构建全监督目标检测损失，通过梯度反传更新学生模型的参数；S4、将目标域图像增强后分别输入教师模型和学生模型，教师模型输出的目标检测结果作为学生模型的监督信息，构建学生模型的目标域伪标签监督损失；S5、将教师模型的候选框生成网络输出的候选框输入教师模型和学生模型，构建样本级对比蒸馏和样本间关系蒸馏；S6、对于每个批次的源域和目标域数据，都通过损失函数梯度反传的方式更新学生模型，通过指数滑动平均，利用学生模型的参数更新教师模型的参数，直到最大迭代次数。

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国网安徽省电力有限公司电力科学研究院，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市经济开发区紫云路299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”。