基于深度学习的电力线路目标检测与缺陷识别方法及系统

本发明公开了基于深度学习的电力线路目标检测与缺陷识别方法及系统，涉及计算机视觉与图像处理技术领域，包括：收集电力线路目标的图像数据；对图像数据进行标注；基于标注后的图像数据构建深度学习模型；基于深度学习模型识别图像中的缺陷。本发明通过结合自动化图像预处理、精准标注与质量检查以及深度学习模型训练与优化，显著提高了电力线路目标检测与缺陷识别的精度和效率。通过自动化标注与质量评估，减少了人工干预，确保了标注数据的高质量，进一步提升了深度学习模型的训练效果与鲁棒性。在复杂的环境条件下，本发明能够准确识别电力线路中的目标及其缺陷，解决了现有技术中检测精度不足、缺陷分类困难以及模型泛化能力差的问题。