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发明专利
已授权
一种基于改进YOLOv5的变压器漏油检测方法
📄 申请号:CN202310257294.5
📄 发布日:2026/03/24
著录项目信息
申请日
2023-03-16
公开号
CN116205895B
公开日
2024-04-02
申请人
四川轻化工大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06T7_00
IPC 分类号
G06T7_00
,
G06V10_80
,
G06V10_764
,
G06V10_82
,
G06N3_0464
,
G06N3_08
,
技术画像
所属领域
变压器
图像识别
深度学习
目标检测
变压器
应用场景
电力设备巡检, 变压器漏油检测, 智能运维, 工业自动化
AI 智能推荐
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摘要
本发明公开了一种基于改进YOLOv5的变压器漏油检测方法,其包括以下步骤:S1、构建变压器漏油图像数据集;S2、构建改进YOLOv5网络模型;S3、采用变压器漏油图像数据集对改进YOLOv5网络模型进行训练,得到训练后的YOLOv5网络模型;S4、采用训练后的YOLOv5网络模型对目标变压器图像进行识别,将训练后的YOLOv5网络模型的输出结果作为识别结果,完成变压器漏油检测。本发明通过基础YOLOv5网络模型FPN结构基础上加入一个上采样模块和一个下采样模块,来使得网络能够将变压器相关图像中不同层的特征信息进行跨层融合,使得网络能够更好的学习这些特征,从而增加模型对变压器漏油的检测准确率。
权利要求书 (12项)
说明书
附图
……
……
图1
图2
图3
法律状态时间线
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当前第 / 件
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