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申请/专利权人：三峡大学
摘要：基于改进YOLOv5增强模糊特征的架空地线缺陷检测方法，包括步骤：制作架空地线断股和散股缺陷数据集，并对数据集进行预处理，得到架空地线断股和散股图片训练集和验证集；对YOLOv5进行改进，首先对模型进行轻量化处理；其次将SPPF模块换为RFB模块；再次在骨干网络RFB模块后嵌入一层SimAM模块；最后在颈部网络深层网络引入三级融合，与浅层网络和中层网络通过注意力卷积模块CS模块进一步强化特征表达相融合；选择合适的设备和实验参数对改进的YOLOv5网络模型进行训练和验证，得到架空地线断股和散股缺陷检测网络模型；对本发明改进的模型进行评估。本发明解决了目标识别网络对架空地线断股和散股这两种具有模糊特征的缺陷检测精度低和速度慢的问题。
主权项：1.基于改进YOLOv5增强模糊特征的架空地线缺陷检测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：获取满足巡检修补机器人视角的架空地线断股和散股缺陷的数据集，并对数据集进行预处理，得到架空地线断股和散股缺陷图片的训练集和验证集；步骤2：改进YOLOv5网络模型，提升对架空地线断股和散股这两种具有模糊特征的缺陷的分类识别能力；步骤3：利用得到的架空地线断股和散股缺陷图片的训练集和验证集对改进的YOLOv5网络模型进行训练和验证，得到具有识别架空地线断股和散股缺陷的网络模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 三峡大学 基于改进YOLOv5增强模糊特征的架空地线缺陷检测方法
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