基于YOLOv8的差异补偿的变电站设备缺陷检测网络的构建方法技术

本发明专利技术提出了一种基于YOLOv8的共享映射差异补偿的变电站设备缺陷检测网络的构建方法，它包括以下步骤：步骤S1：从相应的数据库中加载目标检测图像数据，并转换为YOLO训练格式，将数据集被划分为训练集和测试集，以准备后续的模型训练和验证；步骤S2：构建改进的YOLOv8整体架构，将三个共享映射差异补偿分别添加至YOLOv8的三个检测头前；步骤S3：设计并实现共享映射差异补偿融合模块，该模块负责在不同的特征层之间进行深度特征融合，从而更好地突出异常信号；步骤S4：将变电站设备缺陷数据集输入到构建好的变电站设备缺陷检测模型中，并通过损失约束进行模型训练，最终输出缺陷检测结果；通过以上步骤对共享映射差异补偿的变电站设备缺陷检测网络进行构建。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像目标检测，具体涉及一种基于yolov8的差异补偿的变电站设备缺陷检测网络的构建方法。

技术介绍

1、变电站作为电力系统的关键节点，在电能的传输、分配和转换过程中扮演至关重要的角色。随着变电站设备种类、数量和复杂性的不断增加，其运营环境愈发复杂，对设备监控和维护的需求随之提高。因此，确保变电站设备的稳定运行变得尤为重要。

2、然而，传统的人工巡检方法耗时费力，且面对众多复杂设备时，巡检的效率和准确性往往难以满足需求，这促使智能化检测技术成为提高变电站安全性和可靠性的重要发展方向。在电力设施的维护与管理中，目标检测技术发挥着核心作用，特别是在识别和监控大型电力设备的异常状态以及变电站中小型组件如绝缘子和接地线的分类和状态监测方面，这些细致的分类工作对确保整个变电站的安全运行至关重要。目前，目标检测算法主要分为两大类：两阶段和单阶段目标检测算法。

3、在变电站的具体应用中，两阶段目标检测算法展现出了显著的性能，特别是在zhao等人的研究中，他们通过结合特征金字塔网络（fpn）和hsv颜色空间的自适应阈值算法，显著提高了对本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于YOLOv8的差异补偿的变电站设备缺陷检测网络的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、从相应的数据库中加载目标检测图像数据，并转换为YOLO训练格式，同时划分训练集和测试集，以准备后续的模型训练和验证；

2.根据权利要求1中所述的基于YOLOv8的差异补偿的变电站设备缺陷检测网络的构建方法，其特征在于，所述的S1中，创建YOLO格式的变电站设备缺陷数据集以及对应的标签。

3.根据权利要求2中所述的基于YOLOv8的差异补偿的变电站设备缺陷检测网络的构建方法，其特征在于，所述的S2中构建改进的YOLOv8整体架构，将三个共享映射差异补偿融合模块分别添加至...

【技术特征摘要】

1.基于yolov8的差异补偿的变电站设备缺陷检测网络的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：s1、从相应的数据库中加载目标检测图像数据，并转换为yolo训练格式，同时划分训练集和测试集，以准备后续的模型训练和验证；

2.根据权利要求1中所述的基于yolov8的差异补偿的变电站设备缺陷检测网络的构建方法，其特征在于，所述的s1中，创建yolo格式的变电站设备缺陷数据集以及对应的标签。

3.根据权利要求2中所述的基于yolov8的差异补偿的变电站设备缺陷检测网络的构建方法，其特征在于，所述的s2中构建改进的yolov8整体架构...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙航，廖珂，黄之轩，胡得澳，陈小辉，任东，余梅，任顺，郑悦林，
申请(专利权)人：三峡大学，
类型：发明
国别省市：