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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOv7的无人机航拍绝缘子缺陷图像检测方法及系统，该方法包括：无人机航拍图像采集系统获取输电线路中绝缘子串表面缺陷故障的图像，预处理后进行数据标注制作分类标签得到缺陷数据集；将双工型全维动态卷积B‑ODConv融入YOLOv7的骨干网络中，提取绝缘子串表面缺陷特征；针对算法模型的SPPCSPC层，将并行的特征输入改为串行输入，并进行优化剔除感受野特征提取操作；通过平均检测精度和推理速度评价训练模型的目标检测性能；根据得到的训练模型，识别绝缘子串表面缺陷信息并输出识别结果。本发明在提高模型识别准确率的基础上，可实现对绝缘子串故障精确诊断。
主权项：1.一种基于改进YOLOv7的无人机航拍绝缘子缺陷图像检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、使用无人机巡检输电线路，通过无人机图像采集系统获取输电线路中绝缘子表面缺陷的图像；步骤2、对步骤1中得到的表面缺陷图像进行数据增强处理，制作分类标签破损、闪络和掉串，完成目标数据集的构建，将数据集划分为训练集、测试集和验证集；步骤3、对步骤2中得到的带有类别标签的图像数据集，进行预处理操作得到特征图，并将预处理后的特征图输入到改进的YOLOv7网络获取不同尺度的无人机航拍图像特征图；改进的YOLOv7是指将双工型全维动态卷积融入YOLOv7骨干网络，提取绝缘子串表面缺陷特征，并依次分别串联改进后的ELAN模块和MP模块；步骤4、对步骤3得到的不同尺度的无人机航拍图像特征图，将其输入到改进的YOLOv7网络中的SPPCSPC模块，在SPPCSPC模块将并行的特征输入池化改为串行特征输入池化，并剔除最大池化层，用双工型全维动态卷积替代，在最终预测层输出检测框；步骤5、对步骤4得到的目标检测模型，利用平均精度mAP与推理速度两个参数进行评价。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 基于改进YOLOv7的无人机航拍绝缘子缺陷图像检测方法及系统
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