摘要：本论文基于yolov8技术，提出了一种电力巡检系统，旨在提高电力巡检效率和准确性。传统的电力巡检方式需要专业人员用肉眼和大脑完成一系列的分析，而基于yolov8的电力巡检系统可以通过图像识别和目标检测技术实现自动化的电力设备检测和缺陷识别。该系统首先采集电力巡检图像，并使用分水岭算法对图像进行分割，然后yolov8模型进行目标检测，实现对电力设备的自动定位和识别。然后，系统利用深度学习算法对检测到的电力设备进行缺陷识别，准确判断设备是否存在异常情况。基于yolov8的电力巡检系统在准确性和效率方面都取得了显著的提升。相比传统的巡检方式，该系统能够大幅缩短巡检时间，减少人力投入，并提高了缺陷检测的准确率。因此，本研究为电力巡检领域的自动化技术提供了一种有效的解决方案，具有重要的应用价值和推广意义。