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申请/专利权人：国网湖北省电力有限公司黄冈供电公司;三峡大学
摘要：一种基于改进YOLOv8的配网绝缘子缺陷检测方法，该发明主要对配网绝缘子及其缺陷进行精确且快速识别。该方法包括以下步骤：将收集到的配网绝缘子数据集进行整理；使用labelimg工具对数据集进行标注，同时按照一定比例对整理好数据集进行划分；将SCConv卷积、DCNv3卷积、CA注意力机制、EIoU损失函数结合于原YOLOv8模型中，构建Efficient‑YOLOv8模型；将所得数据集放入本发明所构建的Efficient‑YOLOv8模型中，结合模型对获取的绝缘子图像进行识别；使用已训练好的模型对待检测图像进行快速精确识别。本发明通过将Efficient‑YOLOv8模型部署在无人机上，对配网绝缘子及其缺陷进行实时检测，提高其准确性和速度。
主权项：1.一种基于Efficient-YOLOv8的配网绝缘子缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过无人机对配网绝缘子进行拍摄，得到配网绝缘子图像数据集，对收集到的配网绝缘子数据集进行筛选整理；S2、使用labelimg图像标注工具对得到的数据集图像进行标注，使用labelimg工具对数据集进行标注，同时按照一定比例对整理好数据集进行划分，得到配网绝缘子数据集；S3、将SCConv卷积、DCNv3卷积、CA注意力机制和EIoU损失函数结合于原YOLOv8模型中，构建Efficient-YOLOv8模型；S4、将所得数据集放入本发明所构建的Efficient-YOLOv8模型中，结合模型对获取的绝缘子图像进行识别，并使用召回率，平均精度均值和每秒传输帧数作为评价指标；S5、使用已训练好的模型对待检测图像进行快速精确识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网湖北省电力有限公司黄冈供电公司 三峡大学 一种基于Efficient-YOLOv8的配网绝缘子缺陷检测方法
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