摘要
本发明公开了一种变电站设备缺陷检测方法和装置,包括构建改进的Yolov9模型,使用空间和通道重建卷积改进RepNCSPELAN4模块,在模型中引入卷积和注意力混合模块,提升小目标的检测效果;在特征预测前引入了深度可分离卷积层来增强特征表示;针对图像中小物体的检测效果不佳,使用切片辅助进行微调训练,将原始图像分割成多个重叠的切片来增强数据集,提高模型对小目标缺陷类型的检测能力;将训练好的模型用于电力设备外观可视缺陷检测,当检测到设备存在缺陷,立即向平台发出告警。本发明能满足变电站设备缺陷检测的基本需求,可以帮助变电站进行设备监测和防护,降低安全隐患,提高设备运行的稳定性。