【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能在电力系统中对缺陷目标进行检测和识别，尤其是涉及一种基于改进yolov8在恶劣天气下绝缘子缺陷检测方法。
技术介绍
1、电力系统的稳健运行是保证人民生活生产稳定发展的关键因素，而绝缘子是电力系统中不可或缺的组件，它们不仅承担着支撑高压输电线路的任务，还负责维持电流与地面或其他导体之间的安全隔离。然而，绝缘子长期暴露在恶劣环境中可能遭遇闪络、破损等多种故障。因此，对于电力系统而言迅速准确地检测对识别绝缘子及其缺陷显得尤为重要，它直接关乎到电网的安全和稳定运行。传统的绝缘子检测通常依赖于人力进行巡检，这种方式往往效率不高，且易受人为因素的影响，难以确保检测结果的精确性和一致性。
2、目前绝缘子缺陷识别领域，研究人员提出了各种创新性的方法和技术来解决检测精度和效率的问题，主流方法可以分为两类：两阶段算法(two-stage)和单阶段算法(one-stage)。两阶段算法先提取物体区域，再对区域进行分类识别，传统的算法有fast rcnn、faster rcnn等系列。此类算法有着较高的精确度，但需要两阶段的计...
【技术保护点】
1.一种基于改进YOLOv8在恶劣天气下绝缘子缺陷检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于改进YOLOv8在恶劣天气下绝缘子缺陷检测方法，其特征在于，所述数据集的获取过程包括：
3.根据权利要求1所述的基于改进YOLOv8在恶劣天气下绝缘子缺陷检测方法，其特征在于，所述改进YOLOv8模型的训练过程包括：
4.根据权利要求3所述的基于改进YOLOv8在恶劣天气下绝缘子缺陷检测方法，其特征在于，所述将所述训练集输入模型进行前向传播以输出预测结果和模型参数包括：
5.根据权利要求1所述的基于改进YOLOv8...
【技术特征摘要】
1.一种基于改进yolov8在恶劣天气下绝缘子缺陷检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于改进yolov8在恶劣天气下绝缘子缺陷检测方法，其特征在于，所述数据集的获取过程包括：
3.根据权利要求1所述的基于改进yolov8在恶劣天气下绝缘子缺陷检测方法，其特征在于，所述改进yolov8模型的训练过程包括：
4.根据权利要求3所述的基于改进yolov8在恶劣天气下绝缘子缺陷检测方法，其特征在于，所述将所述训练集输入模型进行前向传播以输出预测结果和模型参数包括：
5.根据权利要求1所述的基于改进yolov8在恶劣天气下绝缘子缺陷检测方法，其特征在于，所述空间到深度的卷积模块(spdconv)包括空间到深度(spd)层和非跨步卷积(non-strided-co...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。