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重庆理工大学学报（自然科学） 2023年第4期37卷 235-244页

作者：王红君王金云赵辉岳有军天津理工大学天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室天津300384 天津农学院工程技术学院天津300392

针对绝缘子缺陷巡检过程中,传统算法因背景复杂难以同时兼顾检测精度与模型大小的问题,提出一种基于改进YOLOv5s的绝缘子缺陷检测模型。首先,采用Bottleneck CSP结构,引入轻量型空间与通道卷积注意力机制,强化绝缘子特征并抑制复杂背景... 详细信息

针对绝缘子缺陷巡检过程中,传统算法因背景复杂难以同时兼顾检测精度与模型大小的问题,提出一种基于改进YOLOv5s的绝缘子缺陷检测模型。首先,采用Bottleneck CSP结构,引入轻量型空间与通道卷积注意力机制,强化绝缘子特征并抑制复杂背景特征;然后,提出一种改进的bifpn结构,实现多尺度特征融合,提升小目标检测能力;最后,采用K-means++算法重新聚类先验框,并设计轻量型GhostC3和Ghost Conv模块,保证网络精度的同时减小模型大小。实验结果表明:改进算法在Insulator2022数据集上的mAP值达到92.3%,提升了3.6%,参数量减少了26.73%,浮点运算量减少了23.17%,漏检率降低了5.47%;在公开数据集上,缺陷绝缘子mAP值达到99.5%,各项评估指标值优于Faster-RCNN、SSD、YOLOv3和YOLOv3-tiny主流算法以及绝缘子检测相关算法。

关键词：绝缘子缺陷目标检测 YOLOv5s算法改进BiFPN 轻量化网络

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