一种改进YOLOv5s模型的轻量化变电缺陷识别检测方法及系统

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一种改进YOLOv5s模型的轻量化变电缺陷识别检测方法及系统
申请号:CN202411700908
申请日期:2024-11-26
公开号:CN119693308A
公开日期:2025-03-25
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种改进YOLOv5s模型的轻量化变电缺陷识别检测方法及系统,具体步骤包括:获取待检测变电设备的图像,输入至训练好的变电缺陷识别模型进行缺陷识别;其中,改进的YOLOv5s模型具体为:构建包括深度可分离卷积和逆残差结构,并结合CBAM注意力机制的Bneck结构;使用Bneck结构替换C3结构中Bottleneck结构中的CBS卷积块,形成C3‑Bneck结构;在YOLOv5s模型的主干提取网络中,将所有C3结构替换为C3‑Bneck结构,并将单独的所有CBS卷积块替换为DWConv深度卷积块;采用K‑means++算法替换原YOLOv5s模型中的K‑means算法对先验框进行聚类。
技术关键词
识别检测方法 识别检测系统 检测变电设备 注意力机制 聚类 残差结构 概率分布函数 算法 样本 通道 模型训练模块 处理器 表达式 数据 识别模块 可读存储介质 网络
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