摘要
本发明涉及图像处理技术领域,具体涉及基于改进YOLOv8n的输电线路绝缘子的缺陷检测方法和系统,所述方法包括,采集输电线路中的绝缘子缺陷图像,并对图像进行预处理,得到初始数据集;将所述初始数据集内的图像进行数据增强,得到目标数据集;将所述目标数据集进行划分为训练集、验证集和测试集;以YOLOv8n网络模型为基准模型构建改进的YOLOv8n网络模型作为绝缘子缺陷检测网络模型;将训练集输入到模型中进行模型训练;将验证集输入至所述训练后的绝缘子缺陷检测网络模型中进行模型评估;将测试集输入至模型中得到绝缘子缺陷检测结果并对模型进行评估。本发明的改进后的YOLOv8n网络模型对绝缘子缺陷进行高效准确的检测和提取,并且模型具有良好的迁移性和泛化性。
技术关键词
绝缘子缺陷
检测网络模型
输电线路绝缘子
缺陷检测方法
训练集
数据
缺陷检测系统
模型训练模块
干扰特征
图像处理技术
基准
卷积模块
处理器通信
图像分割
可读存储介质
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梅尔倒谱系数
辐射源识别方法
射频模块
GRU神经网络
辐射源类别
点击率预测方法
深度神经网络
编码方案
广告点击率预测
稀疏特征
响应预测方法
神经网络模型
指标
物理
拉丁超立方采样
检测网络模型
入侵检测数据
融合多尺度特征
训练集数据
人车