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申请/专利权人：华南理工大学
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOv8网络的无人机绝缘子缺陷检测方法，包括：构建绝缘子缺陷数据集，对数据集进行标注，标注不同类型的绝缘子缺陷；将标注后的数据集输入改进YOLOv8网络进行训练，保存最佳网络，称为YOLOv8‑RepHGNetv2；将YOLOv8‑RepHGNetv2部署在无人机边缘端，在无人机进行巡检时，将无人机拍摄的图像帧实时地传入YOLOv8‑RepHGNetv2进行检测，再将检测后得到的检测框和类别性能实时地显示在屏幕上。本发明在实现网络轻量化的同时提升缺陷检测的精度，从而提升用户的使用体验。
主权项：1.基于改进YOLOv8网络的无人机绝缘子缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1构建绝缘子缺陷数据集，包含正常绝缘子图像和带有缺陷的绝缘子缺陷图像；2对数据集进行标注，标注不同类型的绝缘子缺陷；3将标注后的数据集输入改进YOLOv8网络进行训练，保存最佳网络，称为YOLOv8-RepHGNetv2；其中，该改进YOLOv8网络的改进之处是将骨干网络替换为RepHGNetv2，用于降低计算量以及优化硬件资源利用的同时提高特征提取能力，RepHGNetv2引入了重参数化技术，具体是在RepHGNetv2的核心模块Rep-HGblock中的基础单元RepLightConv使用了重参数化，用于在不增加网络推理速度的同时进一步丰富网络提取的特征；4将YOLOv8-RepHGNetv2部署在无人机边缘端，在无人机进行巡检时，将无人机拍摄的图像帧实时地传入YOLOv8-RepHGNetv2进行检测，再将检测后得到的检测框和类别性能实时地显示在屏幕上。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 基于改进YOLOv8网络的无人机绝缘子缺陷检测方法
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