一种基于改进YOLOv8的输电线路小目标缺陷识别方法

本发明涉及一种基于改进YOLOv8的输电线路小目标缺陷识别方法，属于图像识别技术领域。所述方法，包括：以YOLOv8n为基础模型，对Backbone网络和Neck网络进行结构改进；在Backbone网络中使用融合ScConv模块的C2f_ScConv模块替代原有C2f模块，以减少特征冗余并降低参数量；在Neck网络中采用BiFPN神经网络架构，并引入双向的信息传递路径，改善特征金字塔网络的性能；改进的Neck网络中引入P2小目标检测层，用于增强多尺度特征融合能力并提升小目标识别精度。本发明的ScConv模块通过减少冗余特征增强了有用特征的表达能力，结合BiFPN的多尺度双向融合机制，提升了模型在复杂背景、光照变化及电磁干扰环境下的鲁棒性，降低了误检率。