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摘要：本发明公开了一种基于无人机电力线路图像线路设备巡检方法及系统，涉及图像检测技术领域，包括以下步骤：获取无人机拍摄的某区域的线路设备巡检图像数据集；使用数据增强技术对所述线路设备巡检图像数据集进行扩充，标记所述线路设备巡检图像数据集中的缺陷线路设备位置和缺陷类型，得到缺陷标记的线路设备巡检图像数据集；基于预设的Yolov8检测模型，在主干网络的CSP模块与SPPF模块之间加入CA注意力机制，得到Yolov8‑CA线路设备缺陷检测模型，并设计结合IoU和中心点偏差的HMS正样本匹配策略，构建Yolov8‑CA‑HMS线路设备缺陷检测模型；基于所述Yolov8‑CA‑HMS线路设备缺陷检测模型对所述缺陷标记的线路设备巡检图像数据集进行线路设备缺陷检测。
主权项：1.一种基于无人机电力线路图像线路设备巡检方法，其特征在于，包括以下步骤：获取无人机拍摄的某区域的线路设备巡检图像数据集；使用数据增强技术对所述线路设备巡检图像数据集进行扩充，标记所述线路设备巡检图像数据集中的缺陷线路设备位置和缺陷类型，得到缺陷标记的线路设备巡检图像数据集；基于预设的Yolov8检测模型，在主干网络的CSP模块与SPPF模块之间加入CA注意力机制，得到Yolov8-CA线路设备缺陷检测模型，并设计结合IoU和中心点偏差的HMS正样本匹配策略，构建Yolov8-CA-HMS线路设备缺陷检测模型；基于所述Yolov8-CA-HMS线路设备缺陷检测模型对所述缺陷标记的线路设备巡检图像数据集进行线路设备缺陷检测。
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