一种脐带缆异常检测方法

本发明公开了一种脐带缆异常检测方法，通过构建包含缠绕、破损、弯折的图像数据集，采用基于深度学习的目标检测模型（含WTConv卷积、双域选择机制、混合膨胀残差注意模块），结合细粒度分布细化和全局最优定位自蒸馏算法优化预测结果。模型训练后可实时检测脐带缆异常，支持在线学习提升检测精度，适用于水下机器人缆线状态监控，显著提高作业安全性和效率。