买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜国网浙江省电力有限公司湖州供电公司;浙江泰仑电力集团有限责任公司申请的专利一种基于深度学习的高压电网飘挂物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：CN114565822B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202210103942.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于深度学习的高压电网飘挂物检测方法是由殷志敏;章旭泳;沈国平;于姜赟;李浩言;戴建华;俞伟勇;寿峰;季世超设计研发完成，并于2022-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的高压电网飘挂物检测方法在说明书摘要公布了：本公开揭示了一种基于深度学习的高压电网飘挂物检测方法，包括如下步骤：采集待测高压电网飘挂物标签图像；将所述待测高压电网飘挂物标签图像输入高压电网飘挂物图像识别模型进行检测，以判断飘挂物在高压电网的位置。本公开还提供一种基于深度学习的高压电网飘挂物检测装置，包括：采集单元，用于采集待测高压电网飘挂物标签图像；检测单元，用于将所述待测高压电网飘挂物标签图像输入高压电网飘挂物图像识别模型进行检测，以判断飘挂物在高压电网的位置。

本发明授权一种基于深度学习的高压电网飘挂物检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的高压电网飘挂物检测方法，包括如下步骤：S100：采集待测高压电网飘挂物标签图像；S200：将所述待测高压电网飘挂物标签图像输入高压电网飘挂物图像识别模型进行检测，以判断飘挂物在高压电网的位置；所述高压电网飘挂物图像识别模型包括：骨干网，用于对所述待测高压电网飘挂物标签图像进行特征提取和特征融合，以生成特征图；所述骨干网包括：特征提取网络，所述特征提取网络包括第一至第五特征提取层，用于对待测高压电网飘挂物标签图像进行特征提取；特征融合网络，所述特征融合网络包括第一至第四特征融合层，用于对所提取的待测高压电网飘挂物标签图像的特征进行融合以形成特征图；检测组件，用于对由所述骨干网生成的特征图进行检测；所述检测组件包括：维度放缩特征融合模块，用于对由所述特征融合网络输出的特征图进行尺度缩减；检测端注意力模块，用于对由所述维度放缩特征融合模块尺度缩减后的特征图进行特征增强处理；感兴趣区域池化模块，用于通过插值计算对由所述检测端注意力模块处理后的特征图进行放大获得特征放大图；非极大值抑制模块，用于对由所述感兴趣区域池化模块输出的相重叠的特征放大图进行合并，以输出预测框。

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浙江省电力有限公司湖州供电公司;浙江泰仑电力集团有限责任公司，其通讯地址为：313000 浙江省湖州市吴兴区凤凰路777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”。