基于改进YOLOv5s的绝缘子缺陷检测方法

作     者：王子玉 陈佳星 白博文 徐爱婷 Wang Ziyu;Chen Jiaxing;Bai Bowen;Xu Aiting

作者机构：辽宁工程技术大学电气与控制工程学院辽宁葫芦岛125105 

出 版 物：《机电工程技术》 (Mechanical & Electrical Engineering Technology)

年 卷 期：2024年第53卷第8期

页      面：197-200页

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 080801[工学-电机与电器] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0804[工学-仪器科学与技术] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 080502[工学-材料学] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

主　　题：绝缘子检测 YOLOv5s模型 scSE注意力机制 图像处理 

摘      要：绝缘子在高压和超高压架空输电线路中的安全运行至关重要,因此对绝缘子图像的准确识别显得尤为关键。为了提高绝缘子缺陷检测的精度,提出了一种基于改进YOLOv5s模型的绝缘子缺陷检测方法。通过引入scSE注意力机制,以实现通道和空间方面的校准,强化了该模型在对绝缘子缺陷的辨识能力,从而进一步提高对绝缘子图像识别的精度,特别是在遮挡和相似目标干扰的情况下表现更为出色;在此基础上增加了Mosaic数据增强处理,为模型的训练提供更多数据,使模型在多场景下表现优异。经实验证实,该算法准确率达到了92.8%,召回率达到97.5%,mAP达到了98.8%,其检测精度明显优于其他模型,并在复杂场景下展现了出色的鲁棒性,为绝缘子检修工作提供了新的思路。