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申请/专利权人：常州大学
摘要：本发明涉及绝缘子装置技术领域，尤其涉及一种基于改进YOLOv8模型的绝缘子缺陷检测方法。方法包括：获取绝缘子的原始图像，并对原始图像进行预处理，得到数据集；构建原始YOLOv8模型，原始YOLOv8模型包括：BackBone模块、Neck模块和Head模块，Backbone模块用于提取多尺度特征，Neck模块用于将Backbone模块提取的多尺度特征进行融合，Head模块用于对Neck模块融合的多尺度特征进行回归预测，对BackBone模块和Head模块改进，得到改进后的YOLOv8模型；将数据集输入至改进后的YOLOv8模型，对改进后的YOLOv8模型进行训练，直至损失函数收敛，得到训练好的改进YOLOv8模型；使用训练好的改进YOLOv8模型对绝缘子进行缺陷检测，得到缺陷类型。本发明的基于改进YOLOv8模型的绝缘子缺陷检测方法，提高了检测效率和检测精度。
主权项：1.一种基于改进YOLOv8模型的绝缘子缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1，获取绝缘子的原始图像，并对所述原始图像进行预处理，得到数据集；S2，构建原始YOLOv8模型，所述原始YOLOv8模型包括：BackBone模块、Neck模块和Head模块，所述Backbone模块用于提取多尺度特征，所述Neck模块用于将所述Backbone模块提取的多尺度特征进行融合，所述Head模块用于对所述Neck模块融合的多尺度特征进行回归预测，在所述BackBone模块添加PSA注意力机制，并采用HAT混合注意力变换器改进所述Head模块，得到改进后的YOLOv8模型；其中，所述BackBone模块包括Conv单元、C2f单元以及SPPF单元；S3，将所述数据集输入至改进后的YOLOv8模型，对改进后的YOLOv8模型进行训练，直至损失函数收敛，得到训练好的改进YOLOv8模型；S4，使用训练好的改进YOLOv8模型对绝缘子进行缺陷检测，得到缺陷类型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 常州大学 基于改进YOLOv8模型的绝缘子缺陷检测方法
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