公开(公告)号：CN118552509A

公开(公告)日：2024-08-27

申请号：CN202410711853.X

申请日：2024-06-04

Applicant: 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院

Inventor： 陈永昕 ,  杜镇安 ,  鄂士平 ,  张侃君 ,  黎恒烜 ,  李霄 ,  修连成 ,  叶庞琪

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/776 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv5模型的绝缘子缺陷识别方法与系统。方法包括：收集真实且已标注类型的绝缘子图像数据集；基于原YOLOv5模型，构建轻量级的检测模型，在Backbone主干网络以及Neck部分中，利用深度可分离卷积替换原有的普通卷积结构；同时在涉及到特征图输出的CSPLayer层中引入自注意力机制；使用训练集对构建的检测模型进行训练，在训练完成后使用测试集对模型的性能进行评估。本发明能有效实现模型识别绝缘子是否有缺陷，提高了模型对图像特征的提取能力，并提高了模型在进行绝缘子缺陷识别时的准确率和效率。