基于YOLOv8n绝缘子缺陷检测算法研究

摘要

为了提高绝缘子缺陷检测准确率，本文提出一种改进YOLOv8n绝缘子检测算法YOLOv8-DSC.该算法主干网络采用C2f-SCConv模块，减少空间与通道冗余，降低模型复杂度，实现更好地检测效果；网络颈部引入双向特征金字塔网络(BiFPN),实现多尺度特征的融合，提升网络特征提取能力；使用Dynamic head检测头，将尺度、空间和任务3种注意力机制进行整合，进一步提高了模型的检测精度.实验结果表明，YOLOv8-DSC算法与未改进算法相比，精确度、召回率、平均检测精度分别提高1.9%,4.8%,3.1%.最终将算法部署到Jetson Orin Nano,实现对绝缘子不同缺陷的实时动态检测.

关键词

绝缘子缺陷 / 目标检测 / YOLOv8n / 特征融合