摘要
本公开提供了一种配电房智能巡检方法及系统,属于智能识别技术领域,该方法包括:获取第一图像,第一图像为配电房中巡检区域的设备图像;基于第一YOLO模型对第一图像进行识别,得到巡检区域的巡检结果;其中,第一YOLO模型为改进的YOLOv7模型,第一YOLO模型的骨干网络包括MobileViT网络或者第一结合网络;第一结合网络为EfficientNet与ResNet结合得到的网络。本公开能够提升YOLOv7检测小目标的准确度,同时降低系统计算资源需求,更适合在资源受限的环境中高效运行。
技术关键词
配电房智能
YOLO模型
巡检方法
压缩特征
网络
融合特征
图像
智能识别技术
算法
可读存储介质
巡检系统
处理器
注意力机制
识别模块
检测头
存储器
计算机
电子设备
受限
系统为您推荐了相关专利信息
缺陷识别方法
特征提取模块
金属表面缺陷
SAM模块
样本
描述符
深度神经网络学习
聚酰亚胺薄膜
深度神经网络模型
深度神经网络结构