公开(公告)号：CN119323740A

公开(公告)日：2025-01-17

申请号：CN202411367973.9

申请日：2024-09-29

Applicant: 安徽大学

Inventor： 陈鹏 ,  李建龙 ,  郑春厚 ,  章军 ,  王兵

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/26 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/30 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明涉及一种基于通道空间融合交叉注意力的无人机缺陷检测方法，包括：规划输电线路中塔杆的航点采样路线；获取无人机低空拍摄的高分辨率可见光图像并进行预处理；对YOLOv8网络模型进行改进，得到基于YOLOv8的无人机缺陷检测模型，进行训练和验证；识别杆塔中铜铝过度线夹和销钉缺失的缺陷位置和类别。本发明将YOLOv8网络模型中的多尺度特征提取网络替换为ESSF模块来解决尺度变化剧烈问题，充分融合浅层信息和深层信息，可以捕捉到更多的小目标信息，增加小目标检测层可以增强模型对微小物体的感知能力；集成CSFCA注意力机制模块，可以充分利用全局和局部的信息，能够过滤背景噪声和突出关键信息，提升缺陷检测的效率。