【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于改进yolov5s的多目标故障检测方法。
技术介绍
1、电网作为我国经济发展的重要基础设施，关乎国计民生，其安全稳定的运行是维持社会生产和保障人民生活的重要条件。然而，电网系统的运行与维护面临着许多挑战，其中之一是确保电网设备的正常运行和及时维修。电网巡检作为电力运营的重要环节，旨在检测和识别电网设备的潜在问题，以保障电力系统的安全和可靠运行。
2、传统的电网巡检方法主要依赖人工巡视，但这种方法存在一些局限性。人工巡检不仅耗时耗力，还可能存在主观判断和漏检的问题。而随着计算机视觉和人工智能技术的发展，目标检测技术逐渐应用于电网巡检中，利用深度学习方法对海量图像数据中的目标缺陷进行检测，不仅在检测精度上有所提升，而且在检测效率上也远远超过人工处理的方式。
3、目标检测技术通过对电网图像和视频进行分析，能够准确地识别和定位电力设备，如变电站、输电塔、电缆等。基于深度学习的目标检测算法，如faster r-cnn、yolo和ssd，赋予了电网巡检系统自动识别异常情况的能力，...
【技术保护点】
1.一种基于改进YOLOv5s的多目标故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进YOLOv5s的多目标故障检测方法，其特征在于，步骤S1)包括以下子步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于改进YOLOv5s的多目标故障检测方法，其特征在于，步骤S2)构建改进YOLOv5s模型的方法包括以下步骤：
4.根据权利要求1或3所述的一种基于改进YOLOv5s的多目标故障检测方法，其特征在于，所述所述损失函数SIOU的计算公式为：
5.根据权利要求1所述的一种基于改进YOLOv5s的多目标故障检...
【技术特征摘要】
1.一种基于改进yolov5s的多目标故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进yolov5s的多目标故障检测方法，其特征在于，步骤s1)包括以下子步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于改进yolov5s的多目标故障检测方法，其特征在于，步骤s2)构建改进yolov5s模型的方法包括以下步骤：
4.根据权利要求1或3所述的一种基于改进yolov5s的多目标故障检测方法，其特征在于，所述所述损失函数siou的计算公式为：
5.根据权利要求1所述的一种基于改进yolov5s的多目标故障检测方法，其特征在于，所述nanodet模型，将移...
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