【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例涉及计算机，尤其涉及一种输电线路缺陷检测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、通常依靠人工巡检来发现电力设备缺陷。对于输电线路此类分布广、规模大的电力设备，人工巡检不仅工作量和难度极大，还面临着复杂、多变的户外环境，工作具有较高的危险性。
2、随着技术的进步与发展，越来越多的电力维护单位开始采用无人机、巡检机器人、固定摄像头、全景采集等图像采集设备对电力设备进行图像采集。图像采集设备采集到大量的电力设备图像后，再由工程师根据经验判断是否存在缺陷。
3、这种方法的识别效果受限于工程师的技术水平和工作经验，且识别效率与工程师数量和工作时长相关。长时间进行人工识别，不仅使工程师精神疲劳，导致识别精度降低、效率下降，还易对工程师的身体健康造成伤害。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供一种输电线路缺陷检测方法、装置、设备及存储介质，通过backbone子网络，能够在特征图互相连接中加入有效的双向交叉尺度连接和加权特征融合，通过在neck子网络中增bi...
【技术保护点】
1.一种输电线路缺陷检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过目标输电线路图像样本集迭代训练第一模型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一模型还包括：分类回归Head输出子网络；
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述Backbone子网络包括：切片Focus模块、第一C3模块、空间通道注意力机制CBAM模块以及空间金字塔池化模块。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述Backbone子网络从输入到输出方向依次包括：Focus模块、CBAM模块、第...
【技术特征摘要】
1.一种输电线路缺陷检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过目标输电线路图像样本集迭代训练第一模型，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一模型还包括：分类回归head输出子网络；
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述backbone子网络包括：切片focus模块、第一c3模块、空间通道注意力机制cbam模块以及空间金字塔池化模块。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述backbone子网络从输入到输出方向依次包括：focus模块、cbam模块、第一c3模块、cbam模块、第一c3模块、cbam模块、第一c3模块、cbam模块、空间金字塔池化模块以及第一c3模块。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述第一特征图像、第二特征图像以及第三特征图像输入neck子网络进行特征融合，得到第四特征图像、第五特征图像以及第六特征图像，包括：
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述图像样本对应的至少两个特征图像的预测框位置、预测框位置对应的缺陷类别信息、预测框位置对应的置信度、图像样本中的缺陷位置以及每个缺陷位置对应的缺陷类别信息生成的目标函数训练所述第一模型的参数，直至得到目标模型，包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：朱红，彭国政，高莉莎，王辰，程旭，项楠，张启哲，肖诗逢，韩硕，王永强，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司南京供电分公司，
类型：发明
国别省市：
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