一种基于SCSM-YOLOv8的输电线路异物检测算法

本发明公开的属于深度学习目标检测与输电线路异物结合技术领域，具体为一种基于SCSM‑YOLOv8的输电线路异物检测算法，包括具体步骤如下：创建一个用于输电线路异物检测的自定义数据集，并通过随机抽样的方法将其划分为三个部分：训练集、验证集和测试集，其比例为70％、20％和10％；在主干结构中，设计SDM模块，使用设计的可切换扩张卷积SDconv替换原C2f的标准卷积，扩大感受野，提高算法的特征提取能力；在主干结构中，设计CSPPFS模块，在SPPF中引入CBAM注意力机制和SimAM注意力机制，在不增加参数量和计算量的前提下，提高目标检测性能。本发明通过使用SDM模块、CSPPFS模块和SSFFE模块显著提升了算法的检测效果。