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基于边云协同及图像识别的的绝缘子缺陷检测研究

中国科学与技术学报
本文提出了一种优化后的YOLOv5算法,旨在识别绝缘子缺陷。通过结合Transformer模型、BiFPN(双向特征金字塔网络)和CBAM(卷积块注意力模块)注意力机制,显著提升了识别的准确度、稳定性和泛化能力。此算法能精确识别和定位各种形态和尺寸的缺陷,为绝缘子缺陷检测提供了高效且可靠的解决方案。实验数据显示,优化后的YOLOv5算法在绝缘子故障识别中表现出色,检测准确率高达76.8%,相较于传统YOLOv5算法,性能提升超过20%。在处理复杂绝缘子缺陷和小样本目标识别时,该算法表现出更强的能力 ...
徐铭申   +4 more
semanticscholar   +1 more source

基于YOLOv4的绝缘子爆裂故障识别研究

Laser & Optoelectronics Progress, 2022
高健宸 Gao Jianchen   +3 more
semanticscholar   +1 more source

基于多尺度特征编码和双重注意力融合的绝缘子缺陷检测

Laser & Optoelectronics Progress, 2022
李利荣 Li Lirong   +5 more
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C 4 F 7 N/CO 2 混合气体中252kV盆式绝缘子工频沿面闪络特性研究

, 2020
李志闯   +4 more
semanticscholar   +1 more source

基于改进的R-FCN航拍巡线图像中的绝缘子检测方法 (Detection Method of Insulator in Aerial Inspection Image Based on Modified R-FCN)

计算机科学, 2019
Zhenbing Zhao   +5 more
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基于轻量化GCP-YOLOv8s的绝缘子缺陷检测

Laser & Optoelectronics Progress
黄福珍 Huang Fuzhen   +1 more
semanticscholar   +1 more source

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