基于改进YOLOv8无后处理的电力自适应巡检方法及系统

本发明公开了一种基于改进YOLOv8无后处理的电力自适应巡检方法及系统，在YOLOv8基础上，新增梯度路径分支，结合原主干网络的不同分辨率层级提取的特征图，通过跨层连接实现特征融合；构建结构对齐的教师‑学生模型，使用基于特征的蒸馏方法计算教师模型和学生模型之间每个结构的输出分布，在压缩参数量的同时，使学生模型达到接近教师模型的性能；引入双预测头架构，训练时同时训练一对一、一对多，但推理时仅启用一对一。与现有技术相比，本发明通过多尺度梯度路径分支优化、结构一致性蒸馏与双预测头协同推理机制，实现复杂环境下的高精度、低延迟、无冗余后处理的目标检测系统。