公开(公告)号：CN118334556A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410527376.1

申请日：2024-04-29

申请人： 华北电力大学 ,  中国大唐集团科学技术研究总院有限公司中南电力试验研究院

发明人： 琚贇 ,  赵勇彪 ,  刘威 ,  邵晓琪 ,  卢妍洁 ,  张雨柔 ,  张之刚

IPC分类号： G06V20/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/25 ,  G06V10/74 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08

摘要： 本发明提供一种基于改进YOLOv8的变压器电力设备渗漏油检测方法，其包括：首先针对YOLOv8的Backbone层特征提取能力不足导致检测精度不高的问题，本发明提出在C2F模块后融入CA注意力机制来提高骨干网络对于特征图的特征提取能力，以提高检测精度；然后针对特征融合层特征选择和融合能力不足以及网络复杂度高的问题，引入一种轻量化特征融合层SlimNeck层，在提高特征信息融合和选择能力的基础上极大地降低算法模型的复杂度；最后，在训练阶段采用EIOU损失作为边界框损失，提高变压器电力设备渗漏油检测任务的整体性能。本发明极大程度满足电力行业中变压器电力设备渗漏油检测任务的实时性和准确性，提高了巡检变压器电力设备的效率。