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摘要：本发明涉及一种基于生成图像多尺度特征的变电设备缺陷目标检测方法，方法包括：获取待进行缺陷检测的变电站设备生成图像；构建基于改进YOLOv7的多尺度变电设备缺陷目标检测模型并训练，得到经训练的变电设备缺陷目标检测模型；基于改进YOLOv7的网络通过在YOLOv7网络中的骨干网络中，在第1个至第3个CBS模块的后面、以及三个MP‑1模块的后面均增加一个C3+模块；在颈部和头部结构中得SPPCSPC模块和ELAN‑W模块之后均增加一个SimAM模块后得到；将变电设备缺陷生成图像输入经训练的变电站设备缺陷目标检测模型，预测得到变电设备图像中的缺陷区域以及缺陷类型。该方法检测精度相比改进前具有明显提升。
主权项：1.一种基于生成图像多尺度特征的变电设备缺陷目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待进行缺陷检测的变电站设备缺陷生成图像；构建基于改进YOLOv7的多尺度变电站设备缺陷目标检测模型并训练，得到经训练的变电站设备缺陷目标检测模型；所述基于改进YOLOv7的网络包括输入、骨干网络、以及颈部和头部结构，其在所述YOLOv7网络中的骨干网络中，在第1个至第3个CBS模块的后面、以及三个MP-1模块的后面均增加一个C3+模块；在所述YOLOv7网络中的颈部和头部结构中，在自上向下特征提取路径中的SPPCSPC模块、以及两个ELAN-W模块之后均增加一个SimAM模块后得到；将所述变电站设备图像输入所述经训练的变电站设备缺陷目标检测模型，预测得到所述变电站设备图像中的缺陷区域以及缺陷类型。
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百度查询： 国网山西省电力公司电力科学研究院 一种基于生成图像多尺度特征的变电设备缺陷目标检测方法
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