基于YOLOv5的变电站设备缺陷检测网络的构建方法

    公开(公告)号:CN119785170A

    公开(公告)日:2025-04-08

    申请号:CN202411781724.4

    申请日:2024-12-05

    Applicant: 三峡大学

    Abstract: 本发明提出了一种基于YOLOv5的变电站设备缺陷检测网络的构建方法,该网络的基础框架为YOLOv5架构,其中对YOLOv5中的Neck部分的Concat操作进行改进,将其替换为跨域动态交互注意力融合模块CDIAFM。两个不同层的特征图进入跨域动态交互注意力融合模块,分别通过频域分支和空间分支进行处理,获得空间域特征#imgabs0#和频域特征#imgabs1#。通过将频域特征与空间域特征进行结合,利用动态交互注意力在频域和空间域之间进行信息交互,从而使模型能够更加精准地识别灰度变化,减少漏检和误检的情况。在复杂背景干扰以及具有丰富的尺度和纹理细节的变电站场景中,本文所提出的方法能够提高检测精度,在变电站设备缺陷检测任务中表现出色。

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