【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉与电力工程交叉，特别涉及一种基于改进rt-detr的轻量化绝缘子缺陷识别方法。
技术介绍
1、在输电线路的运维管理中，绝缘子作为关键部件，其健康状态直接关系到电力系统的安全稳定运行。然而，由于长期暴露于户外恶劣环境，绝缘子易受自然因素影响而发生掉串、爆裂、绝缘子缺陷等故障，绝缘子缺陷如裂纹、破损、积污等，若未能及时发现并处理，可能引发绝缘子击穿、闪络等严重事故，进而导致停电甚至电网瘫痪。因此，绝缘子缺陷检测技术的研究与应用具有重要意义。
2、传统绝缘子缺陷检测主要依赖人工巡检，这种方法不仅耗时耗力，而且检测效率低下，容易受到主观因素和外界环境条件的影响，导致漏检或误判现象频发。随着智能化与信息化技术的飞速发展，输电线路巡检对精准度和高效性的要求日益提高，传统人工巡检方式已难以满足这一需求。
3、近年来，基于深度学习目标检测模型的绝缘子缺陷检测方法逐渐兴起，为绝缘子缺陷检测提供了新的解决方案。然而，现有方法在无人机等边缘端设备上部署时，仍面临诸多挑战。一方面，模型计算复杂度高，参数量庞大，难...
【技术保护点】
1.一种基于改进RT-DETR的轻量化绝缘子缺陷识别方法，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RT-DETR的轻量化绝缘子缺陷识别方法，其特征在于：所述Step1中的数据增强处理包括但不限于以下至少一种，过度曝光、雾霾干扰、旋转、随机缩放、均值模糊、色调变换、水平翻转。
3.根据权利要求2所述的一种基于改进RT-DETR的轻量化绝缘子缺陷识别方法，其特征在于：所述Step2中的FasterNet网络采用PConv算子，通过仅对输入通道的一部分应用常规卷积，保留其余通道不变，以减少计算冗余和内存访问。
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【技术特征摘要】
1.一种基于改进rt-detr的轻量化绝缘子缺陷识别方法，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rt-detr的轻量化绝缘子缺陷识别方法，其特征在于：所述step1中的数据增强处理包括但不限于以下至少一种，过度曝光、雾霾干扰、旋转、随机缩放、均值模糊、色调变换、水平翻转。
3.根据权利要求2所述的一种基于改进rt-detr的轻量化绝缘子缺陷识别方法，其特征在于：所述step2中的fasternet网络采用pconv算子，通过仅对输入通道的一部分应用常规卷积，保留其余通道不变，以减少计算冗余和内存访问。
4.根据权利要求3所述的一种基于改进rt-detr的轻量化绝缘子缺陷识别方法，其特征在于，所述pconv算子把输入特征图通道按比例确定划分为计算分支与直通分支，计算分支中，对个通道执行3×3卷积操作，其输出与直通分支的直接拼接得到最终输出，最终输出表示为：
5.根据权利要求4所述的一种基于改进rt-detr的轻量化绝缘子缺陷识别方法，其特征在于，所述计算分支中，对个通道执行3×3卷积操作嗯具体操作过程如下：
6.根据权利要求5所述的一种基于改进...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴田，赵梓杰，刘秀磊，张博林，王鑫宇，王柏元，赵不伶，蔡历翔，王晨阳，李祥，孟悦，王凌志，马子景，董鹏飞，巨心悦，
申请(专利权)人：三峡大学，
类型：发明
国别省市：
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