基于改进YOLOv8的绝缘子缺陷方法、电子设备及计算机可读存储介质

本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其是一种基于改进YOLOv8的绝缘子缺陷方法、电子设备及计算机可读存储介质。基于改进YOLOv8的绝缘子缺陷方法包括：构建绝缘子缺陷数据集并划分；构建改进的YOLOv8模型，其主干网络引入MobileViTv3模块以融合局部与全局特征，检测头采用非对称结构的AsDDet检测头对分类与回归任务进行解耦，回归分支卷积模块少于分类分支；还可进一步在检测头前嵌入无参SimAM注意力机制，并采用Shape‑IoU损失函数进行训练；利用数据集训练模型并评估，通过迭代优化直至性能达标后部署。本发明有效提升了复杂背景下绝缘子微小缺陷的检测精度与模型效率，适用于电力巡检智能化。