基于改进YOLOv8的电力场景通用缺陷检测模型OACSTPCD
A general defect detection model for power scenarios using the improved YOLOv8
现行的集中式缺陷检测系统存在数据量大、检测实时性低等问题,亟需以边缘计算为代表的分布式检测系统.为此,基于单阶段、轻量化的检测模型YOLOv8设计多种模块算法以提升其在电力场景下的检测精度.首先改进Mosaic数据增强算法,引入冲突关系表规避了传统数据增强算法对原始图像数据信息的破坏,增强了图像数据的多样性.然后,使用Res2Net模块代替原有的Bottleneck模块,增强模型对多尺度感知能力的同时也保持了检测模型的轻量化.使用CIoU-NMS…查看全部>>
The current centralized defect detection system faces challenges such as large data volume and poor real-time performance,underscoring the pressing need for distributed detection systems,with edge computing as a repre-sentative.In response,diverse module algorithms are devised based on the single-stage,lightweight detection model YOLOv8 to boost its accuracy in power scenarios.Firstly,the Mosaic data augmentation algorithm is improved,and a conflict relation…查看全部>>
韩睿;戴哲仁;蒋鹏;李晨;姜雄伟
国网浙江省电力有限公司电力科学研究院,杭州 310014国网浙江省电力有限公司,杭州 310007国网浙江省电力有限公司电力科学研究院,杭州 310014国网浙江省电力有限公司电力科学研究院,杭州 310014国网浙江省电力有限公司电力科学研究院,杭州 310014
深度学习缺陷检测数据增强非极大值抑制YOLOv8
deep learningdefect detectiondata augmentationNMSYOLOv8
《浙江电力》 2024 (4)
113-120,8
国网浙江省电力有限公司科技项目(5211DS220003)
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