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摘要：本发明涉及无人机技术领域，尤其涉及一种改进yolov5的无人机巡检图像处理方法及系统，包括以下步骤：S1：数据采集进行电气设备图像数据采集；S2：采用图像下采样网络处理和多尺度推理对电气设备图中缺失的图像信息进行计算机生成：S3：通过多尺度特征融合模块对电气设备图进行多尺度特征融合，输出电气设备图的缺陷区域，缺陷区域包括断线区、脱落区、异物区；S4：通过检测头对电气设备图进行缺陷分类或缺陷定位；S5：通过预测结果去噪模块对电气设备图进行去噪，采用蒙特卡洛方法反复对电气设备图采样。本发明的优点在于提升输配电线路无人机巡检图像缺陷检测准确度、检测效率，进而为检修决策提供支撑，有利保障电网线路安全稳定运行。
主权项：1.一种改进yolov5的无人机巡检图像处理方法，其特征在于，步骤包括S1：数据采集，指派无人机根据巡视路线拍摄电气设备的高清图像，进行电气设备图像数据采集；S2：通过深度网络特征提取器进行缺失图像信息的生成，采用图像下采样网络处理和多尺度推理对所述电气设备图中缺失的图像信息进行计算机生成；S21：对所述高清图像数据进行特征提取数据预处理，将多头自注意力机制用于图像下采样网络处理，通过多头注意力机制模块，快速缩减电气设备图像分辨率，且对图像保留程度高，保留关键信息；S22：对所述高清图像数据进行多尺度推理，采用多尺度推理方法将图像下采样网络输出的多个不同尺寸的特征图，再分别送入同一个YOLOv5模型进行推理，所述特征图的推理过程互相独立、互不干扰，并对所述特征图进行合并输出预测图像；S3：通过多尺度特征融合模块对所述电气设备图进行多尺度特征融合，输出所述电气设备图的缺陷区域，输出值为所述电气设备图的缺陷区域，所述缺陷区域包括断线区、脱落区、异物区；S4：通过检测头对所述电气设备图进行缺陷分类或缺陷定位；S5：通过预测结果去噪模块对所述电气设备图进行去噪，采用蒙特卡洛方法反复对电气设备图采样，从而移除随机噪声，提高电气设备图质量。
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