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申请/专利权人：国网河北省电力有限公司定兴县供电分公司;国网河北省电力有限公司保定供电分公司;国家电网有限公司
摘要：本发明公开了一种基于改进yolov5的绝缘子缺陷检测方法，首先，根据输电线路数据集相关特点提取相关特征，获得足够的样本数据；其次，完成卷积神经网络轻量化模型构建，同时利用获取的输电线路样本数据完成模型训练；最后，通过多个输电线路训练集和测试集实现复杂背景下对输电线路缺陷的定位和分类。本发明所提方法的检测精度最高，平均检测精度可达98.7％，是一种简单有效，实用性强的输电线路缺陷识别方法。
主权项：1.一种基于改进yolov5的绝缘子缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：根据输电线路数据集相关特点提取相关特征，获得足够的样本数据；获取输电线路缺陷数据，基于OpenCV的数据扩充来丰富数据集，进行了图像压缩、图像旋转、图像裁剪、图像色彩变换四种形式，对架空线路危物数据集进行了扩充，在OpenCV中resize函数实现对图像分辨率的修改，再调用resize函数时确定插值方法，使用双线性插值完成图像分辨率的调整，双线性插值表示在x和y两个方向上分别进行一次线性插值；S2：完成卷积神经网络轻量化模型构建，同时利用获取的输电线路样本数据完成模型训练，以yolov5算法基础，分析注意力机制原理；S3：建立输电线路故障识别网络，通过多个输电线路训练集和测试集实现复杂背景下对输电线路缺陷的定位和分类。
全文数据：
权利要求：
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