一种基于轻量级CGC-YOLO的绝缘子缺陷检测方法

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正文
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一种基于轻量级CGC-YOLO的绝缘子缺陷检测方法
申请号:CN202510037996
申请日期:2025-01-10
公开号:CN119444752B
公开日期:2025-05-30
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于轻量级CGC‑YOLO的绝缘子缺陷检测方法,S1:构建输电线路绝缘子缺陷的图像数据集,并划分为训练集和验证集;S2:构建CGC‑YOLO网络模型,该模型包括主干网络、颈部网络与头部网络;S3:利用训练集的绝缘子缺陷图像对CGC‑YOLO网络模型进行训练,并利用验证集的绝缘子缺陷图像在训练过程中评估CGC‑YOLO网络模型的性能,得到训练好的CGC‑YOLO网络模型;S4:将待测绝缘子缺陷图像输入至训练好的CGC‑YOLO网络模型进行绝缘子缺陷的检测。本发明通过优化模型结构和引入创新的模块,在低计算量下实现了高精度的绝缘子缺陷检测,适用于复杂环境下的高效巡检需求,显著提升了检测效果和设备端的实用性。
技术关键词
绝缘子缺陷 注意力机制 卷积模块 输电线路绝缘子 输出特征 图像 上采样 抑制算法 残差网络 批量 模型预测值 尺寸缺陷 标注工具 拼接模块 污秽 数据
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