【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及变电站设备缺陷检测领域，尤其是一种基于改进yolov9的变电站设备缺陷检测方法与系统。
技术介绍
1、随着社会的不断发展，电力系统已经成为当今社会不可或缺的一部分。变电站又是电力系统的重要组成部分，主要负责将接收的电能通过变压器升高或者降低电压，起到一个枢纽的作用。变电站的安全运行对于整个电力系统的可靠性和稳定性至关重要。然而，由于变电站的各种设备长期运行在高温，高压，等恶劣环境下，变电站设备容易出现各种缺陷，如表计破损，呼吸器变色，盖板破损，等。如果缺陷不能及时发现和处理，可能会引起电力中断，设备故障，甚至火灾等严重后果。因此对变电站设备进行缺陷检测，具有重要的实际意义。
2、在变电站设备缺陷检测领域中，根据检测算法的不同，主要分为两大类：基于传统的机器学习方法和基于卷积神经网络的深度学习方法。
3、基于传统的机器学习方法主要依赖于手工提取特征与分类器。传统的电力设备缺陷检测都是使用hog，sift等方法进行提取，svm、adaboost等分类器进行分类。根据缺陷部位与背景信息的纹理或对比度的差异...
【技术保护点】
1.一种基于改进YOLOv9的变电站设备缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进YOLOv9的变电站设备缺陷检测方法，其特征在于，对变电站设备缺陷图像数据集进行预处理，获得可视化结果，然后进行统计和分析缺陷的种类与标签数量，最终构建包含多种缺陷类型的数据集，并划分为训练集，验证集和测试集。
3.根据权利要求1所述的一种基于改进YOLOv9的变电站设备缺陷检测方法，其特征在于，所引入的高效多尺度注意力机制EMA模块的具体工作原理为：
4.根据权利要求1所述的一种基于改进YOLOv9的变电站...
【技术特征摘要】
1.一种基于改进yolov9的变电站设备缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进yolov9的变电站设备缺陷检测方法，其特征在于，对变电站设备缺陷图像数据集进行预处理，获得可视化结果，然后进行统计和分析缺陷的种类与标签数量，最终构建包含多种缺陷类型的数据集，并划分为训练集，验证集和测试集。
3.根据权利要求1所述的一种基于改进yolov9的变电站设备缺陷检测方法，其特征在于，所引入的高效多尺度注意力机制ema模块的具体工作原理为：
4.根据权利要求1所述的一种基于改进yolov9的变电站设备缺陷检测方法，其特征在于，inner-siou边界框损失函数具体公式为：
5.根据权利要求1所述的一种基于改进yolov9的变电站设备缺陷检测方法，其特征在于，改进的yolov9模型具体包含如下部分：
6....
【专利技术属性】
技术研发人员：杜镇安，陈永昕，李傲，黎恒烜，张侃君，文博，史逸川，王婷，
申请(专利权)人：国网湖北省电力有限公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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