基于MAMBA-YOLO的电网基建目标检测方法、设备及介质

本发明公开了一种基于MAMBA‑YOLO的电网基建目标检测方法、设备及介质，结合了Mamba架构和YOLO目标检测技术，通过引入SSM优化YOLO模型，解决了电网基建图像中目标检测精度和计算效率的瓶颈问题。首先将输入数据通过特征提取模块提取出不同级别的特征图，然后利用颈部路径聚合网络进行特征融合。融合后的特征图被送入目标定位与分类模块进行物体分类和边界框回归,这种方法能够高效地识别电网基建中的设备、设施和线路等目标。通过多方向扫描和特征融合策略，能够在复杂背景下准确检测出不同尺度的目标，尤其对小目标检测具有显著优势。与传统YOLO模型相比，本发明的Mamba‑YOLO在保证检测精度的同时，显著降低了计算复杂度，满足电网基建目标检测对实时性的要求。