一种变电设备双模态缺陷识别方法及系统

本发明公开了一种变电设备双模态缺陷识别方法及系统，方法包括：收集变压器渗漏油缺陷可见光图像样本与变电设备发热缺陷可见光与红外双模态图像样本；搭建改进YOLOv8实例分割模型，采用图像分割与背景融合的方法对缺陷样本进行扩充；通过图像配准与融合构建融合图像数据集，搭建改进YOLOv8目标检测模型，将变压器渗漏油缺陷样本与融合图像样本用于改进YOLOv8目标检测模型的训练，再通过训练好的改进YOLOv8目标检测模型对变压器渗漏油缺陷和变电设备发热缺陷进行识别；采用映射的方法将融合图像的发热缺陷检测结果呈现在可见光图像中。通过将深度学习的方法引入到变电设备运维技术领域中，实现对变电设备结构性缺陷的高效、准确和智能化的识别。