基于改进YOLOv8的绝缘子缺陷检测方法

AITNT
正文
推荐专利
基于改进YOLOv8的绝缘子缺陷检测方法
申请号:CN202410869250
申请日期:2024-07-01
公开号:CN118839245A
公开日期:2024-10-25
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于改进YOLOv8的绝缘子缺陷检测方法,适用于输电线绝缘子缺陷检测领域。基于改进YOLOv8的绝缘子缺陷检测方法包括基于ScConv设计新的C2f模块,并引入GhostConv以在保证高精度的前提下降低参数量。此外,还引入Adown模块以解决轻量化模型精度低下的问题。传统的绝缘子缺陷检测方法存在效率低下、准确率低和计算量巨大的问题。本发明提供的基于改进的YOLOv8绝缘子缺陷检测方法不仅能够保持高精度,还具有模型轻量化、高准确率和高召回率的特点,更适合在电力行业现场便携设备中应用部署。这种方法能够提高电力线绝缘子检测效率,为电力线绝缘子检测领域提供了一种新的解决方案。
技术关键词
绝缘子检测方法 绝缘子缺陷 网络 通道 输电线绝缘子 缩放参数 多尺度特征融合 卷积模块 输出特征 全局平均池化 数据 模型预测值 元素 加权特征 图像缩放 训练集 便携设备
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种基于大模型的汽车信息安全模糊测试方法及系统
模糊测试方法 训练语料库 测试工具 智能生成测试用例 测试场景
2
一种电力客服工单生成方法和装置
电力客服工单 故障实体 语义特征提取 生成方法 命名实体识别
3
一种基于AI自动生成定制化格式报告的方法、系统
情感分析模型 报告 定制化需求 格式 文本
4
一种基于三轴模态注意力融合网络的情绪分析方法及系统
情绪分析方法 池化特征 多模态特征 融合特征 文本
5
一种基于人工智能的商务文本实时翻译方法及系统
翻译主体 翻译方法 场景分类 注意力 归一化模块
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号