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龙图腾网恭喜国网福建省电力有限公司;厦门理工学院;国网福建省电力有限公司泉州供电公司申请的专利一种基于YoloV5网络模型的配电线路火灾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：CN115761489B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202211431066.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于YoloV5网络模型的配电线路火灾检测方法是由李天友;郭伯森;王连辉;黄超艺;林力辉;苏俊;陈石川;陈浩珉设计研发完成，并于2022-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于YoloV5网络模型的配电线路火灾检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于YoloV5网络模型的配电线路火灾检测方法，采集配电线路火灾时现场图像并对图像中的设备、线路、火焰进行标注获得标注后的现场图像集合；将现场图像集合划分为训练集、测试集，输入训练集至YoloV5网络模型进行训练，获取火焰、设备、线路识别框；将待检测图像输入检测模型进行目标检测；将检测框的火焰、设备、线路像素坐标进行变换得到两者间实际距离，并依据实际距离进行风险划分，本发明基于YoloV5目标检测方法来估算发生火焰与线路以及设备之间距离，利用图像识别的方式代替人工巡线，提高火灾引起配电线路故障风险等级识别效率,降低人力成本,同时为故障早期预警以及事故后责任划分提供参考。

本发明授权一种基于YoloV5网络模型的配电线路火灾检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于YoloV5网络模型的配电线路火灾检测方法,其特征在于，具体步骤如下:采集配电线路火灾状态下的现场图像,对现场图像中的线路、设备及火焰进行矩形框标注，将标注后的现场图像集合按比例划分为训练集和测试集；构建YoloV5网络模型，将训练集输入YoloV5网络模型进行迭代训练，在进行N次迭代训练后得到训练完成的YoloV5网络模型，并将测试集输入YoloV5网络模型测试性能；将待检测的目标现场图像输入至训练完成的YoloV5网络模型获得线路、设备及火焰检测框；基于线路、设备及火焰检测框获取风险划分判据，所述风险划分判据包括通过比例距离计算方法获取的火焰与线路、火焰与设备之间的实际距离；依据所述风险划分判据划分目标现场的火灾风险等级所述检测方法还包括：在将测试集输入YoloV5网络模型测试性能后，判断YoloV5网络模型性能是否能达到预期目标检测结果，若未达到，则以加快模型识别速度为目标对YoloV5网络模型进行网络轻量化的改进，具体为减少YoloV5网络模型中C3模块结构数量，缩减各卷积层的通道数，将主干网络第4层中C3模块个数由6改为3，第6层C3模块个数由9改为3，第7层conv卷积层输出通道由1024改为512,第8层C3模块输出通道由1024改为512，其余卷积层通道数修改为原来的一半；以提高模型识别准确率为目标对YoloV5网络模型进行卷积层的替换，具体为将YOLOv5网络模型的stride-2卷积替换为SPD-Conv，即将步长为2的卷积层替换为一种SPD与C2模块组合成的网络结构，在SPD特征变换层之后，添加一个带有C2模块滤波器的非跨步卷积层；替换完成后继续训练直至模型收敛时迭代终止。

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