【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及输电线路巡检，尤其涉及一种输电线路的异物识别方法、装置、设备、介质及产品。
技术介绍
1、高压电线常年暴露于野外环境，经常会出现异物悬挂在架空输电线路上的情形，这样会对输电线路造成损害，严重情况下，会影响居民和企业的正常工作。传统的输电线异物检测方法存在复杂天气条件下异物检测精度低、效率差等问题，难以较好的满足电力系统对高实时性、高稳定性和高精度的要求。
2、如专利公开号cn119625577a，公开的一种输电线路异物检测方法，属于图像识别
通过构建基于yolov8的输电线路异物检测模型，该模型包括依次连接的骨干网络、颈部网络和头部网络，将骨干网络和颈部网络中的c2f模块替换为dmsa模块，通过dmsa模块累计多个感受野的特征映射，使得检测结果保留了更加细腻的多尺度特征，并且在保证特征信息不丢失的情况下降低计算量，显著提升输电线路异物检测效率。但是该专利技术对主体模型本身的适配性改动过少，由于输电线路异物具有形态多元、分布环境复杂等特征，针对输电线异物检测，在抗干扰性、效率性以及精确性方面仍有较大的提升
【技术保护点】
1.一种输电线路的异物识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的输电线路的异物识别方法，其特征在于，所述对所述图像进行增强处理得到增强图像包括：
3.根据权利要求1所述的输电线路的异物识别方法，其特征在于，所述通过融合Mobile-VIT-GCL对YOLOv8模型进行改进得到异物识别模型包括：
4.根据权利要求3所述的输电线路的异物识别方法，其特征在于，所述对YOLOv8模型进行改还包括：
5.一种输电线路的异物识别装置，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的输电线路的异物识别装置，其特征在...
【技术特征摘要】
1.一种输电线路的异物识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的输电线路的异物识别方法，其特征在于，所述对所述图像进行增强处理得到增强图像包括：
3.根据权利要求1所述的输电线路的异物识别方法，其特征在于，所述通过融合mobile-vit-gcl对yolov8模型进行改进得到异物识别模型包括：
4.根据权利要求3所述的输电线路的异物识别方法，其特征在于，所述对yolov8模型进行改还包括：
5.一种输电线路的异物识别装置，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的输电线路的异物识别装置...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘子全，薛海，吴奇伟，王真，胡妍婕，武永泉，张四维，胡成博，丁争，刘征宇，徐雅惠，李梁溪，李陈莹，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：
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