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申请/专利权人：华东交通大学

摘要：本发明公开了一种接触网绝缘子缺陷识别方法及系统，方法包括：获取接触网绝缘子的历史图像数据，历史图像数据中包含接触网绝缘子的图像信息以及对图像信息进行标注后的缺陷信息，缺陷信息包括缺陷位置以及缺陷类型；将图像信息作为改进的YOLOv5x网络的输入，以及将缺陷信息作为改进的YOLOv5x网络的输出，对改进的YOLOv5x网络的网络参数进行调整，得到绝缘子缺陷识别模型；获取包含接触网绝缘子的实时图像信息，并将实时图像信息输入至绝缘子缺陷识别模型中，绝缘子缺陷识别模型输出与实时图像信息对应的目标缺陷信息。提高了绝缘子缺陷识别模型对接触网绝缘子的检测效率，相应地也提升了检测精度。

主权项：1.一种接触网绝缘子缺陷识别方法，其特征在于，包括：获取接触网绝缘子的历史图像数据，所述历史图像数据中包含接触网绝缘子的图像信息以及对所述图像信息进行标注后的缺陷信息，所述缺陷信息包括缺陷位置以及缺陷类型；将所述图像信息作为改进的YOLOv5x网络的输入，以及将所述缺陷信息作为所述改进的YOLOv5x网络的输出，对所述改进的YOLOv5x网络的网络参数进行调整，得到绝缘子缺陷识别模型，其中，所述改进的YOLOv5x网络中包含VeRcl初始化规则、JreU组合激活函数以及里贝里加权综合损失函数；所述VeRcl初始化规则位于所述改进的YOLOv5x中的骨干网络的卷积层中，所述VeRcl初始化规则确定各个卷积层的连接方式，卷积层输入为上一层具有不同通道数的特征图，输出为输入经过卷积操作和激活函数处理后得到的新的特征图；基于所述JreU组合激活函数调整各个卷积层的连接通道，所述JreU组合激活函数的输入为来自卷积层的加权和，即线性变换后的结果，输出为经过JreU组合激活函数处理后的结果，代表改进的YOLOv5x网络在给定输入下的非线性响应；所述里贝里加权综合损失函数的输入为改进的YOLOv5x网络对于给定输入数据的预测结果，输出是改进的YOLOv5x网络在给定输入数据上的损失值；获取包含所述接触网绝缘子的实时图像信息，并将所述实时图像信息输入至所述绝缘子缺陷识别模型中，所述绝缘子缺陷识别模型输出与所述实时图像信息对应的目标缺陷信息。

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权利要求：

百度查询： 华东交通大学 一种接触网绝缘子缺陷识别方法及系统