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申请/专利权人：华东交通大学

摘要：本发明属于图像目标检测技术领域，涉及一种基于YOLOv9和扩散模型的输电线路异物检测方法，通过获取输电线路异物图像并进行数据标注，得到输电线路异物图像数据集；利用文生图扩散模型进行多模态数据增强，得到数据增强后的图像数据集，并划分为训练集及验证集；使用公共数据集对改进YOLOv9模型进行预训练；将训练集输入预训练后的改进YOLOv9模型进行训练，得到输电线路异物检测模型；将输电线路异物检测模型配置到边缘设备上实现输电线路异物检测。本发明使用文生图扩散模型进行多模态数据增强，扩充了模型训练数据量，并改进了YOLOv9模型，提高了输电线路异物检测性能。

主权项：1.基于YOLOv9和扩散模型的输电线路异物检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取输电线路异物图像并进行数据标注，得到输电线路异物图像数据集；S2、利用文生图扩散模型进行多模态数据增强，得到数据增强后的图像数据集，并划分为训练集及验证集；S3、使用公共数据集对改进YOLOv9模型进行预训练，得到最佳的预训练权重；S4、将步骤S2所得训练集输入预训练后的改进YOLOv9模型进行训练，每轮对验证集进行验证，获取效果最好的权重和超参数，得到输电线路异物检测模型；S5、将输电线路异物检测模型配置到边缘设备上实现输电线路异物检测；其中，所述改进YOLOv9模型包括骨干网络、颈部网络和头部网络和可编程梯度信息模块；骨干网络、颈部网络和头部网络依次连接构成主分支，可编程梯度信息模块连接骨干网络，可编程梯度信息模块作为辅助分支，颈部网络采用高层次筛选特征融合金字塔；采用MobileNetv4-Small网络作为骨干网络，骨干网络包括依次设置的MNv4-1模块、MNv4-2模块、MNv4-3模块、MNv4-4模块和MNv4-5模块，其中MNv4-1模块包含一个卷积归一化模块，MNv4-2模块由连续两个卷积归一化模块串联而成，MNv4-3模块由一个第一通用倒置瓶颈块、三个第二通用倒置瓶颈块及另一个第一通用倒置瓶颈块串联而成，MNv4-4模块由连续两个第一通用倒置瓶颈块及四个通用倒置瓶颈块串联而成，MNv4-5模块由两个卷积归一化模块串联而成。

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权利要求：

百度查询： 华东交通大学 基于YOLOv9和扩散模型的输电线路异物检测方法