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龙图腾网恭喜安徽大学申请的专利输电线路小部件故障识别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：CN119360253B 。

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：202411908220.4，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权输电线路小部件故障识别方法是由徐程;郑春厚;凌德生;李仁杰;江兵;张庚生设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本输电线路小部件故障识别方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种输电线路小部件故障识别方法，包括：获取输电线路上包含目标小部件类别的现场图像，对现场图像进行多尺度处理，获得多尺度图像特征图、多尺度子区域特征图；对多尺度子区域特征图进行增强处理，将处理后的多尺度子区域特征图与多尺度图像特征图进行特征融合，获得多尺度目标区域增强特征图，然后对其进行处理，获得特征优化多尺度融合特征图；将创建的图像数据集作为训练集对构建的初始模型进行训练，将训练好的模型作为小部件故障特征分析模型；基于小部件故障特征分析模型对特征优化多尺度融合特征图进行分析，获得小部件故障识别信息。该方法能够实现对输电线路小部件故障的精准识别，满足不同地形地貌下的巡检需求。

本发明授权输电线路小部件故障识别方法在权利要求书中公布了：1.一种输电线路小部件故障识别方法，其特征在于，包括：获取输电线路上包含目标小部件类别的现场图像；对所述现场图像进行多尺度处理，获得多尺度图像特征图、多尺度子区域特征图；对所述多尺度子区域特征图进行增强处理，获得子区域增强特征图；将所述子区域增强特征图与所述多尺度图像特征图进行特征融合，获得多尺度目标区域增强特征图；基于预设策略对所述多尺度目标区域增强特征图进行处理，获得特征优化多尺度融合特征图；将创建的图像数据集作为训练集对构建的初始模型进行训练，将训练好的模型作为小部件故障特征分析模型；所述图像数据集包括包含所述目标小部件类别的各类缺陷图像以及标准图像；基于所述小部件故障特征分析模型对所述特征优化多尺度融合特征图进行分析，获得小部件故障识别信息；所述基于预设策略对所述多尺度目标区域增强特征图进行处理，获得特征优化多尺度融合特征图，包括：确定改进特征融合金字塔；基于n个所述改进特征融合金字塔对所述多尺度目标区域增强特征图进行并行处理，获取n个子输出特征图；将每个所述子输出特征图均进行分块处理，获得k个子特征信息块；获取n个所述子输出特征图中相同列的所述子特征信息块，记为第一子集；对所述第一子集进行均值处理，获得子特征优化信息块；基于k个所述子特征优化信息块，获得特征优化多尺度融合特征图。

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