基于图像融合与改进YOLOv8相结合的零值绝缘子检测OA

针对超/特高压输电线路巡检中零值绝缘子轮廓模糊、热异常特征微弱及背景干扰强等问题,提出一种融合红外与可见光图像的改进YOLOv8检测方法。首先,构建深度监督双流注意力生成对抗网络,通过深度融合损失约束红外负温差信息和可见光结构纹理的融合表达,提高零值绝缘子区域的特征可分性;其次,在YOLOv8中引入空间深度转换卷积和注意力机制快速池化结构模块,分别缓解远视角小目标下采样信息丢失和复杂背景下关键区域响应不足的问题。实验结果表明,通过自建数据集开展测试,所提方法在交并比阈值取0.5时的平均精度均值,与交并比取0.5~0.95区间的平均精度均值分别达到98.1%和62.9%,推理速度为186帧/s,能够兼顾检测精度与实时性。