摘要
一种基于多特征协同强化自调节的输电线路覆冰检测方法,涉及图像处理技术领域,针对现有技术中由于在使用无人机进行图像拍摄时,视角问题可能导致目标图像被遮挡。因此导致了输电线路覆冰检测准确率低的问题,本申请在YOLOv8模型中的应用通过集成SPD‑Conv卷积、FocalNets和SEAM技术,实现了对不同目标的自适应选择性核大小和感受野调整,有效处理了不同目标在所需背景信息上的差异。这种方法能够有效应对目标遮挡的情况,显著减少了检测过程中的漏检和误检情况。以此提升了输电线路覆冰检测的准确率。
技术关键词
多特征协同
输电线路覆冰检测
注意力机制
输出特征
训练神经网络
绝缘子
图像处理技术
网路
模块
检测头
标签
无人机
视角
变量
效应
包裹
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缺陷智能检测方法
引入注意力机制
融合特征
跨层特征
特征提取网络
视觉特征
生成视频内容
视频生成方法
编码特征
噪声特征
神经网络模型
故障诊断方法
注意力
子模块
多尺度膨胀卷积
编码特征
医学图像分割方法
离散小波变换
多尺度
分支