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申请/专利权人：桂林电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于双模态融合注意力机制YOLOv8的电力巡检绝缘子缺陷检测方法，包括以下步骤：获取并构建一个具有可见光图像和红外图像的电力绝缘子数据集；对数据集中的图片进行数据标注，并将数据集按照比例划分为训练集，验证集和测试集；引入SwinFusion进行双模态数据图像融合；构建基于注意力机制YOLOv8网络模型进行训练；将融合数据集的训练集导入网络模型进行训练，在验证集中确定最优模型参数；训练完成后将测试集放入最优模型中，检测绝缘子及缺陷的类别和位置，得到识别结果。通过本发明提供的方案，有利于提高电力绝缘子缺陷检测任务下，遮蔽绝缘子和缺陷绝缘子的检测准确率。
主权项：1.一种基于双模态融合注意力机制YOLOv8的电力绝缘子缺陷检测方法，其特征在于包括以下步骤：S1：获取并构建一个具有可见光图像和红外图像的电力绝缘子数据集；S2：对数据集中的图片进行数据标注，最后将数据集按照比例划分为训练集，验证集和测试集；S3：引入SwinFusion进行双模态数据图像融合；S4：构建基于注意力机制YOLOv8的检测模型；S5：将构建数据集的训练集导入网络模型进行训练，在验证集中确定最优模型参数；S6：训练完成后将测试集放入最优模型中，检测绝缘子及缺陷的类别和位置，得到识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林电子科技大学 一种基于双模态融合注意力机制YOLOv8的电力绝缘子缺陷检测方法
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