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改进YOLOv10在架空输电线路多缺陷检测中的应用

改进YOLOv10在架空输电线路多缺陷检测中的应用（1）．．．．．．．．．．．3

一、内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

二、架空输电线路缺陷检测现状分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

传统检测方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

人工巡检的局限性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

常规图像识别技术的挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

缺陷类型及识别难点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

缺陷分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

识别过程中的干扰因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

三、改进YOLOv10模型在架空输电线路缺陷检测中的应用框架．．．．．11

数据收集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

数据来源及标注方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

数据清洗与增强技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

模型定制与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

模型结构改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

算法参数调整与训练策略优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

四、提高架空输电线路缺陷检测性能的关键技术路径分析．．．．．．．．19

特征提取网络改进方向研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

特征融合策略探讨与应用实例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

针对架空线路特性的网络结构优化方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

缺陷检测算法的精度提升途径分析与应用案例介绍．．．．．．．．．．．25

改进YOLOv10在架空输电线路多缺陷检测中的应用（2）．．．．．．．．．．26

内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

1.2研究目标与任务．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

1.3论文结构概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

YOLOv10模型综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

2.1YOLOv10模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

2.2YOLOv10模型特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

2.3YOLOv10模型在图像识别领域的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

架空输电线路缺陷检测技术现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

3.1缺陷检测的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

3.2现有缺陷检测技术的局限性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

3.3改进的必要性与可行性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

YOLOv10在缺陷检测中的应用研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

4.1YOLOv10模型在缺陷检测中的适用性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

4.2实验设计与数据准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

4.3实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

4.4实验讨论与总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

改进策略与实现方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．

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