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龙图腾网获悉湖北工业大学申请的专利电力防护装备检测网络训练方法、应用方法及电子设备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：CN116958580B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202310879107.7，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权电力防护装备检测网络训练方法、应用方法及电子设备是由曾亮;张琛宁;胡谦;陈嘉;王珊珊;冯峥;向思颖;简俊杰;常昕宇;王嘉诚;陈壮;简玲;刘登;李维刚设计研发完成，并于2023-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本电力防护装备检测网络训练方法、应用方法及电子设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种电力防护装备检测网络训练方法、应用方法、电子设备及介质，包括：获取电力防护装备检测数据集；构建初始电力防护装备检测网络；将检测图像为输入，基于特征提取模块进行特征提取得到特征图像，基于多尺度融合模块依次进行上采样特征融合和下采样特征融合得到融合特征数据，基于检测头进行解码得到预测框和置信度预测值；基于变焦损失模块计算预测框和检测框的交并比，根据交并比和检测标签确定样本损失权重并计算加权预测损失，调整网络参数直至损失不再降低，得到训练完备的电力防护装备检测网络。本发明通过变焦损失模块确定正负样本的损失权重，根据损失权重计算加权预测损失，解决样本间不平衡性问题，提高网络的检测准确性。

本发明授权电力防护装备检测网络训练方法、应用方法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种电力防护装备检测网络训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取电力防护装备检测数据集，所述装备检测数据集包括检测图像、检测框和检测标签； 构建初始电力防护装备检测网络，所述初始电力防护装备检测网络包括：特征提取模块、多尺度融合模块、检测头和变焦损失模块； 将所述检测图像作为初始电力防护装备检测网络的输入，基于特征提取模块对所述检测图像进行特征提取得到特征图像，基于多尺度融合模块对所述特征图像依次进行上采样特征融合和下采样特征融合得到融合特征数据，基于检测头将融合特征数据进行解码得到预测框和置信度预测值； 基于所述变焦损失模块计算所述预测框和所述检测框的交并比，根据所述交并比和所述检测标签确定样本的损失权重，根据所述检测标签、置信度预测值和损失权重计算加权预测损失，调整初始电力防护装备检测网络参数直至损失不再降低，得到训练完备的电力防护装备检测网络； 所述基于所述变焦损失模块计算所述预测框和所述检测框的交并比，根据所述交并比和所述检测标签确定样本的损失权重，根据所述检测标签、置信度预测值和损失权重计算加权预测损失，调整初始电力防护装备检测网络参数直至损失不再降低，得到训练完备的电力防护装备检测网络，包括： 根据所述检测标签将所述检测图像分为正样本和负样本； 计算正样本的预测框和检测框的交并比，基于所述交并比调整所述正样本的损失权重； 设置调节因子，基于所述调节因子降低所述负样本的损失权重； 根据所述检测标签和所述置信度预测值计算初始电力防护装备检测网络的预测损失； 根据所述正负样本的损失权重对所述预测损失加权计算得到加权预测损失，调整初始电力防护装备检测网络参数直至损失不再降低，得到训练完备的电力防护装备检测网络。

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