一种基于图像识别的柱上设备金属点缺陷检测方法及装置

本发明公开了一种基于图像识别的柱上设备金属点缺陷检测方法及装置，方法包括：采集柱上设备金属点的样本图像形成训练集；建立改进的YOLOv8神经网络模型和卷积神经网络模型并分别进行训练；获取待检测柱上设备的视频数据，对视频数据进行镜头分割、关键帧提取以及叠合滑动分割，获得分割特征图；将分割特征图输入至YOLOv8神经网络模型进行柱上设备识别；将柱上设备特征图分别输入至YOLOv8神经网络模型和卷积神经网络模型，分别获得金属点具有缺陷的第一概率和金属点没有产生缺陷的第二概率；根据第一概率和第二概率确定金属点是否具有缺陷；该方法能够提高金属点缺陷识别的准确性。