基于改进的YOLOv5的风机桨叶故障检测方法及系统

摘要

本发明涉及一种基于改进的YOLOv5的风机桨叶故障检测方法，涉及风机检测领域，该方法包括：采集风机桨叶数据集；采用AutoAugment方法对数据集中样本图像进行数据增强，获得第一数据增强后的数据集；采用Retinex算法对第一数据增强后的数据集中图像进行数据增强，获得第二数据增强后的数据集；采用第二数据增强后的数据集训练改进的YOLOv5，获得风机桨叶故障检测模型；改进的YOLOv5包括在Neck部分的跳转连接处添加自适应注意力模块，以及在Neck部分的上采样部分添加特征增强模块；采用风机桨叶故障检测模型对待检测风机桨叶进行。本发明提高了检测模型的鲁棒性。