基于Transformer与信息融合的绝缘子缺陷检测方法OA
Insulator defect detection method based on Transformer and information fusion
针对现有绝缘子航拍图像背景复杂,闪络、破损缺陷检测困难的问题,本文提出一种全局与局部信息融合(GLIF)-YOLOv8s 绝缘子缺陷检测算法.该算法采用 EfficientFormerV2 作为主干网络,以提高模型对全局信息的提取能力;基于全局与局部信息设计特征增强模块,通过信息融合减少深层网络信息的丢失.在绝缘子缺陷数据集上进行消融实验与对比实验,结果表明:本文算法在绝缘子缺陷数据集上的平均精度均值为 91.6%,其对闪络和破损缺陷的检测平均精…查看全部>>
Aiming at the existing insulator aerial images,which have complex backgrounds and are difficult to detect flashover and broken defects,a global and local information fusion(GLIF)-you only look once v8s(YOLOv8s)insulator detection algorithm is proposed.The algorithm uses EfficientFormerV2 as the backbone network to improve the model's ability to extract global information.A feature enhancement module(FEM)is designed based on global and local information to re…查看全部>>
陈天航;曾业战;邓倩;钟春良
湖南工业大学电气与信息工程学院,湖南 株洲 412007湖南工业大学电气与信息工程学院,湖南 株洲 412007湖南工业大学轨道交通学院,湖南 株洲 412007湖南工业大学电气与信息工程学院,湖南 株洲 412007
绝缘子缺陷检测YOLOv8sTransformer
insulatorsdefect detectionYOLOv8sTransformer
《电气技术》 2024 (8)
11-17,7
湖南省自然科学基金(2020JJ4276)
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