摘要
本申请提供一种电力杆塔的缺陷检测方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:获取无人机拍摄的图像;通过改进DenseNet网络对图像进行多尺度特征提取,得到目标特征图;在改进网络中,每个密集块的输出层中引入多尺度特征融合模块,将来自浅层的低尺度特征和深层的高尺度特征进行特征融合,得到融合后的特征图,并通过通道注意力机制自适应调整融合后的特征图中各通道的权重;通过改进CornerNet算法从目标特征图中确定缺陷边界;在改进算法中,根据目标特征图中缺陷大小,调整热力图的标准差,生成自适应的关键点热力图,并根据关键点热力图确定缺陷边界,进而确定缺陷信息。通过该方法能够提高缺陷检测的精度和准确度。