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摘要：本发明涉及一种基于改进YOLOv8的无人机巡检配网线路部件识别方法，所述方法包括以下步骤：步骤1：采用改进的无人机巡检配网线路部件识别算法FC‑YOLOv8，在该FC‑YOLOv8算法中，使用的主干网络是CSPDarknet框架，该框架能够通过分割梯度流最大化梯度联合的差异，有效减少重复的梯度学习；步骤2：构建网络训练损失；步骤3：对基于改进YOLOv8的无人机巡检配网线路部件识别的实验流程进行实例分析；本发明具有提高识别精度和检测效率、泛化能力强、鲁棒性好的优点。
主权项：1.一种基于改进YOLOv8的无人机巡检配网线路部件识别方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤1：采用改进的无人机巡检配网线路部件识别算法FC-YOLOv8，在该FC-YOLOv8算法中，使用的主干网络是CSPDarknet框架；步骤2：构建网络训练损失；步骤3：对基于改进YOLOv8的无人机巡检配网线路部件识别的实验流程进行实例分析。
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