YOLOv8 dirigé par l'attention avec fusion de caractéristiques pour la détection intelligente de défauts d'isolateurs dans les lignes de transmission d'électricité

Key Points

• Des taux de détection des défauts améliorés indiquent que le mécanisme d'attention améliore les performances globales.
• Le système a atteint un taux de précision de 95 % dans l'identification des défauts sur les lignes de transmission d'électricité.
• L'analyse utilisant l'algorithme YOLO (You Only Look Once) a démontré une fusion de caractéristiques efficace pour la détection d'objets.
• Cette approche pourrait permettre un suivi en temps réel des infrastructures, appelant à des tests supplémentaires dans divers environnements.