基于改进YOLOv5的电力设备红外热缺陷识别方法及系统

本发明公开了基于改进YOLOv5的电力设备红外热缺陷识别方法及系统，涉及基于红外热图像的热缺陷识别技术领域，包括以下步骤：S1：采集电力设备红外热图像，并对采集到的红外热图像进行预处理，得到红外热图像数据集；S2：构建改进YOLOv5热缺陷识别网络，并采用改进K‑means++算法，调整改进YOLOv5热缺陷识别网络的先验框，利用红外热图像数据集对调整先验框后的改进YOLOv5缺陷检测网络进行训练，得到热缺陷识别模型；S3：将待识别的电力设备红外热图像输入至热缺陷识别模型中，输出热缺陷识别结果。本发明通过改进YOLOv5热缺陷识别网络，并采用改进K‑means++算法，调整改进YOLOv5热缺陷识别网络的先验框，得到适应性更强的先验框，增强网络对复杂缺陷的识别能力。