基于改进YOLOv8n的输电线路异物实时检测研究.docx

基于改进YOLOv8n的输电线路异物实时检测研究

目录

内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.3研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

输电线路异物监测技术综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.1目前主要监测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.2主要问题分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.3监测系统需求与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

YOLOv8n算法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

3.1基础原理及优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

3.2模型结构与参数调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

改进YoloV8n算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

4.1算法优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

4.2参数调优方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

4.3实验结果对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

输电线路异物检测系统的总体架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

5.1系统组成模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

5.2数据采集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

5.3分类器设计与训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

实时检测算法实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

6.1硬件平台选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

6.2程序流程描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

6.3各模块功能说明．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

结果分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

7.1检测精度评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

7.2系统性能测试．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

7.3面临的问题与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

总结与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

8.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

8.2展望未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

1.内容概览

本文首先对YOLOv8n算法的基本原理进行了阐述，并分析了其在输电线路异物检测中的适用性。随后，我们对模型进行了针对性改进，包括结构优化、特征融合及算法调整等方面。在实验部分，我们选取了多个实际场景进行测试，验证了改进后的模型在异物检测方面的优越性能。通过对实验结果的分析与讨论，本文提出了未来研究方向，为输电线路异物检测技术的进一步发展奠定了基础。

1.1研究背景和意义

在当前电网运行中，输电线路异物的检测与清除是确保电力系统安全、稳定运行的重要环节。传统的人工检测方式不仅效率低下，而且容易受到环境和人为因素的干扰，难以适应大规模电网的实时监控需求。开发一种高效的异物检测技术，对于提升电网运维水平具有重要的现实意义和深远的战略价值。

近年来，基于深度学习的图像识别技术取得了显著进展，其中YOLOv8n作为一款先进的目标检测算法，以其快速