基于改进YOLOv5s的两种输电杆塔缺陷检测研究

作     者：冀承泽 贾立新 李荆晖 JI Cheng-ze;JIA Li-xin;LI Jing-hui

作者机构：西安交通大学电气工程学院陕西西安710049 

出 版 物：《计算机技术与发展》 (Computer Technology and Development)

年 卷 期：2024年第34卷第2期

页      面：180-185页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主　　题：YOLOv5s 输电杆塔 缺陷检测 深度网络 损失函数 

摘      要：国内的电力事业发展迅速,输电杆塔的缺陷检测与修复是保证电网安全运行的关键技术手段。当前主要是人为识别输电杆塔的缺陷,工作负担巨大。故以YOLOv5s网络为基础,提出一种改进YOLOv5s目标检测算法,提升检测效率。在基础模型上引入Focal-EIoU损失函数,提升模型收敛速度与精度;在卷积层引入Hardswish激活函数,提高模型的表达能力,查准率得到提升;上调算法推理的置信度阈值conf-thres,减少模型推理的误检情况,提升模型正检率。另外在研究中尝试融入注意力机制提升网络特征提取能力,但效果不好,故舍弃此改进策略。实验结果表明,改进模型的各项指标均获得了提升,查准率由92.96%提升至95.02%,上涨了2.06百分点;查全率由87.36%提升到了87.38%;mAP@.5∶mAP@.5∶.95(0.1∶0.9)由0.644 3提升至0.648 1,上涨了0.38百分点;模型检测速度FPS提高了4.4。