一种基于改进YOLOV9模型的电力设备目标检测方法和装置

本发明提供了一种基于改进YOLOV9模型的电力设备目标检测方法和装置，属于目标检测技术领域。方法包括：获取电力设备的红外图像和可见光图像保存为数据集；使用数据增强技术对所述数据集进行扩充；采用Labelimg工具对扩充后的数据集进行标注划分为训练集、验证集和测试集；通过在原始YOLOV9神经网络模型中引入SPDConv模块、PPMDC模块和DASI模块构建改进的YOLOV9神经网络模型为YOLOV9s‑Improve神经网络模型；通过训练集对所述YOLOV9s‑Improve神经网络模型进行训练，迭代更新参数生成训练后的YOLOV9s‑Improve神经网络模型；将实时获取的电力设备的红外图像和可见光图像输入至训练后的YOLOV9s‑Improve神经网络模型中生成电力设备的检测结果。通过对原始YOLOV9神经网络模型的整体结构进行改进，优化了模型对小目标和低分辨率图像的处理能力。