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申请/专利权人：沈阳理工大学
摘要：本发明涉及一种基于改进YOLOv8的绝缘子缺陷检测方法，适用于输电线绝缘子缺陷检测领域。基于改进YOLOv8的绝缘子缺陷检测方法包括基于ScConv设计新的C2f模块，并引入GhostConv以在保证高精度的前提下降低参数量。此外，还引入Adown模块以解决轻量化模型精度低下的问题。传统的绝缘子缺陷检测方法存在效率低下、准确率低和计算量巨大的问题。本发明提供的基于改进的YOLOv8绝缘子缺陷检测方法不仅能够保持高精度，还具有模型轻量化、高准确率和高召回率的特点，更适合在电力行业现场便携设备中应用部署。这种方法能够提高电力线绝缘子检测效率，为电力线绝缘子检测领域提供了一种新的解决方案。
主权项：1.一种基于改进YOLOv8的绝缘子检测方法，其特征在于，所述绝缘子检测方法包括以下步骤：获取电力线绝缘子数据集；建立改进YOLOv8网络模型，对电力线绝缘子进行识别和缺陷检测；利用所述电力线绝缘子数据集和损失函数对所述改进YOLOv8网络模型进行训练，得到训练好的改进YOLOv8绝缘子缺陷检测模型；采用训练好的改进YOLOv8绝缘子缺陷检测模型，对电力线绝缘子进行识别和缺陷检测；其中，建立改进YOLOv8网络模型的方法包括：在原始YOLOv8网络模型的基础上，将ADown引入主干网络中，将颈部网络中的C2f模块替换为用ScConv重新设计的C2f_ScConv模块，同时将颈部网络中的原有的卷积模块替换为GhostConv卷积模块。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 沈阳理工大学 基于改进YOLOv8的绝缘子缺陷检测方法
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