摘要
本发明涉及电力运维技术领域,具体公开一种基于轻量化自适应YOLO模型的绝缘子自爆缺陷检测方法,所述方法包括设计轻量化网络架构、实现特征融合、优化梯度分流、构建解耦头部网络、训练模型、实验验证与优化以及模型应用等步骤。本发明提供的基于轻量化自适应YOLO模型的绝缘子自爆缺陷检测方法,既能提升小目标绝缘子缺陷的检测精度,又能降低模型的计算复杂度,适应实际应用中对实时性和资源限制的要求。
技术关键词
YOLO模型
绝缘子自爆缺陷
卷积算法
电力运维技术
多尺度特征融合
卷积模块
网络架构
绝缘子缺陷
缺陷检测方法
网络结构
生成多尺度
无人机
空间金字塔
强化特征
特征提取模块
融合策略
设计专用
学习方法
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视觉特征
计数方法
嵌入特征
交叉注意力机制
模态特征
卷积神经网络模块
图像压缩
驱动方法
原始图像数据
柔性
纺织品瑕疵检测
节点特征
视觉传感系统
输出特征
多尺度特征融合
多尺度特征融合
评价方法
图像多尺度
注意力机制
通道
印章图像处理方法
文字特征
噪声特征
像素
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