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申请/专利权人：西安理工大学
摘要：本发明是关于一种基于改进YOLOv5+ByteTrack的变电站设备缺陷检测与追踪方法。该方法包括：构建变电站设备缺陷检测专用数据集；对原YOLOv5检测算法进行改进：将YOLOv5网络模型中的常规卷积替换为可变型卷积，对YOLOv5网络模型增加上下文增强模块；训练基于改进YOLOv5检测算法的变电站设备缺陷检测模型；利用变电站设备缺陷检测模型对变电站进行目标检测，利用ByteTrack对变电站设备缺陷进行追踪。本发明通过对将YOLOv5网络模型中的常规卷积替换为可变型卷积，对YOLOv5网络模型增加上下文增强模块，对原YOLOv5检测算法进行了改进，在不降低检测精度的前提下，显著降低了模型训练过程中的计算量，使得改进后的YOLOv5网络模型更加轻量化，有效实现变电站智能巡检的经济性和工程实用性。
主权项：1.基于改进YOLOv5+ByteTrack的变电站设备缺陷检测与追踪方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：构建变电站设备缺陷检测专用数据集；对原YOLOv5检测算法进行改进：将YOLOv5网络模型中的常规卷积替换为可变型卷积，对所述YOLOv5网络模型增加上下文增强模块；训练基于改进YOLOv5检测算法的变电站设备缺陷检测模型；利用所述变电站设备缺陷检测模型对变电站进行目标检测，利用ByteTrack对变电站设备缺陷进行追踪。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 基于改进YOLOv5+ByteTrack的变电站设备缺陷检测与追踪方法
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