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
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
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
情绪分析方法
池化特征
多模态特征
融合特征
文本