一种电力设备缺陷检测方法及其系统

本发明涉及一种电力设备缺陷检测方法及其系统。首先收集电力设备历史缺陷图像数据，并进行预处理，得到数据集；再搭建深度学习模型，模型架构包括量子神经网络、骨干网络、多尺度特征融合层和目标位置与类别预测层，利用S1中的数据集训练深度学习模型，得到缺陷检测模型；最后将缺陷检测模型部署于边缘设备，边缘设备将当前目标电力设备图像输入缺陷检测模型，输出电力设备缺陷检测结果，从而实现电力设备缺陷检测。与现有技术相比，本发明具有适应复杂的巡检环境、检测精准、置信度高等优点。