YOLO26绝缘子缺陷识别检测系统:mAP@0.5高达0.994,四分类精准识别破碎/闪络/无缺陷/绝缘子串(项目源码+数据集+模型权重+UI界面+python+深度学习+远程环境部署)
摘要本研究提出了一种基于YOLO26架构的绝缘子缺陷智能识别检测系统。针对电力系统巡检中人工检测效率低、漏检率高及环境风险大的痛点,该系统利用深度学习技术实现了对绝缘子状态的自动化、高精度判别。数据集共包含3200张图像(训练集2240张,验证集640张,测试集320张),涵盖了四种关键类别:破碎

