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龙图腾网获悉昆明学院申请的专利一种基于改进YoloV11的充电桩多故障智能检测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：CN121744006B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610225839.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于改进YoloV11的充电桩多故障智能检测系统是由李欣治;刘庆雪;王霞;贾有东;宋科;沈芙宇;袁张敏设计研发完成，并于2026-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YoloV11的充电桩多故障智能检测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进YoloV11的充电桩多故障智能检测系统，涉及充电桩智能运维技术领域，输入层采集四模态原始数据，预处理模块分别对四模态原始数据进行处理输出统一尺寸特征图；主干网络通过轻量跨通道卷积单元、动态局部特征模块进行特征提取和增强，对于可见光模态数据增设RepResNet‑18模块进行特征增强；通过跨模态动态门控增强故障关联区域；颈部网络实现跨模态多级融合与多尺度分层；检测头多尺度特征，进行边界框预测、故障类别预测、置信度预测，最终通过输出层输出预测结果。本发明在检测完整性、鲁棒性、效率上均实现突破，可直接应用于充电桩边缘端智能监测场景，显著降低运维成本。

本发明授权一种基于改进YoloV11的充电桩多故障智能检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YoloV11的充电桩多故障智能检测系统，包括输入层、预处理模块、主干网络、颈部网络、检测头、输出层，其特征在于，所述输入层通过紫外成像单元、可见光成像单元、红外热成像单元、振动感知单元采集四模态原始数据，所述预处理模块分别对四模态原始数据进行处理输出统一尺寸特征图； 所述主干网络通过轻量跨通道卷积单元对紫外数据、红外数据、振动数据分组卷积得到不同模态的特征分布，通过动态局部特征模块增强小目标细节与边缘特征，对于可见光模态数据增设RepResNet-18模块进行特征增强；通过跨模态动态门控，四模态全局权重自适应和局部空间注意力细化，增强故障关联区域，抑制无关背景； 所述颈部网络依次通过早期融合模块、中期层级特征蒸馏模块、多尺度跨模态注意力模块、跨模态金字塔注意力模块实现跨模态多级融合与多尺度分层，最终得到多尺度跨模态特征； 所述检测头基于颈部网络输出的多尺度特征，进行边界框预测、故障类别预测、置信度预测，最终通过输出层输出预测结果； 所述边界框预测具体为： 边界框参数： 其中，为边界框中心坐标；为边界框宽、高；为边界框旋转角度； 损失函数为 其中，为预测边界框；为真实边界框；为距离交并比，为交并比，为两框中心的欧氏距离平方，为两框最小外接矩形的对角线平方；为预测真实角度。

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