一种基于轻量级模型改进的变电站缺陷识别方法及系统

本发明涉及变电站缺陷识别技术领域，具体为一种基于轻量级模型改进的变电站缺陷识别方法及系统，方法包括：构建变电站缺陷数据集；基于轻量级模型对YOLOv5神经网络模型进行改进，构建变电站缺陷识别模型；设置训练超级参数和网络参数，将所述变电站缺陷数据集中的训练集输入网络，对所述变电站缺陷识别模型进行训练，并保存训练好的权重文件；输出预测的边界框信息及类别概率；使用软化非极大值过滤检测框，对检测图片进行可视化，产生最终的目标检测框和识别结果。本发明能够快速、准确地识别出变电站中的各类缺陷，并通过可视化的方式呈现检测结果，为变电站的安全运行和高效维护提供了有力支持。