基于分层路径特征融合的电力安全装备穿戴智能检测方法及装置

本发明公开了一种基于分层路径特征融合的电力安全装备穿戴智能检测方法及装置，包括：获取电力作业人员工作时穿戴安全装备的数据集，对数据集进行划分训练集、验证集、测试集并采用数据增强算法对数据集进行预处理；将YOLOv8中的Backbone层的卷积替换为HybridVGG‑Rep模块；采用分层路径特征融合网络进行特征的融合，并且在融合时加入加权融合机制，H‑PFANet在PANet网络中的中间特征层采用BiFPN融合的同时，在底层C2f与Conv层增加一个特征融合结构；将YOLOv8中的CIoU损失函换为Inner‑EIoU。使用训练集训练改进后的YOLOv8模型，YOLOv8模型将输入的数据映射到输出空间，产生预测的结果。本发明通过对YOLOv8进行改进，可以高效可靠的对电力作业人员安全装备的穿戴进行智能检测。