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申请/专利权人：河海大学
摘要：本发明公开一种基于改进YOLOv7的输电线路小目标设备缺陷检测法、装置及存储介质，包括：获取待检测的输电线路图像；对输电线路图像进行预处理；将预处理后的图像输入预先训练的输电线路小目标设备缺陷检测模型，得到模型输出的分类结果；根据输电线路小目标设备缺陷检测模型分类结果输出含有缺陷标记的输电线路图像；其中，输电线路小目标设备缺陷检测模型采用改进的YOLOv7模型，其包括连接于特征提取网络与特征融合网络之间的CA注意力机制网络。本发明能够识别出图像中的输电线路小目标缺陷，解决了由于图像中背景复杂、目标过小以及目标重叠导致检测精度不够的问题，和人工巡检时效率低，速度慢的问题。能够满足电力系统输电线路实时检测的要求。
主权项：1.一种基于改进YOLOv7的输电线路小目标设备缺陷检测方法，其特征是，包括：获取待检测的输电线路图像；对输电线路图像进行预处理；将预处理后的图像输入预先训练的输电线路小目标设备缺陷检测模型，得到模型输出的分类结果；根据输电线路小目标设备缺陷检测模型分类结果，输出缺陷部份被标记的输电线路图像；其中，所述输电线路小目标设备缺陷检测模型采用改进的YOLOv7模型，其包括连接于特征提取网络与特征融合网络之间的CA注意力机制网络，所述CA注意力机制包括坐标信息嵌入网络和坐标注意力生成网络；所述坐标信息嵌入网络用于对特征提取网络所提取的图像特征进行宽度方向和高度方向两次不同方式的全局平均池化；所述坐标注意力生成网络用于对所述两次不同方式的全局平均池化的结果进行拼接并传输至特征融合网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河海大学 一种基于改进YOLOv7的输电线路小目标设备缺陷检测方法、装置及存储介质
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