基于改进yolov8n的无人机绝缘子缺陷识别方法

本发明涉及电力运维技术领域，具体公开一种基于改进yolov8n的无人机绝缘子缺陷识别方法，首先，改进了下采样模块和特征图处理，增强了模型对绝缘子缺陷特征提取的能力，提高了检测的准确性。其次，引入了Focaler‑SIoU损失函数，优化了目标定位的性能，特别是在处理难分类样本时，提升了模型的鲁棒性。此外，通过LAMP算法对模型进行轻量化，减少了模型的参数和计算量，使得模型更适合在无人机等移动设备上运行。最后，经过训练验证并部署到无人机检测系统中，实现了实时、高效的缺陷识别，从而解决了现有技术中效率低下和实时性差等问题，能提高绝缘子缺陷检测的精度，同时降低模型的复杂度和计算量，以适应无人机平台的实时检测需求。