基于卷积块注意模型的YOLOv3输电线路故障检测方法

针对航拍巡检图像中待检测目标易受复杂背景和部分遮挡影响而造成传统算法难以准确检测的问题,提出一种基于卷积块注意模型的YOLOv3输电线路故障检测方法。首先,在YOLOv3算法框架中融合卷积块注意模型来提升图像中故障目标区域的显著度;然后,通过引入高斯函数对非极大值抑制方法进行改进,降低存在部分遮挡目标的漏检率;其次,采用Focal Loss改进损失函数来提高检测网络的检测精度;最后,利用某供电局近3年无人机巡检视频制作训练样本和测试样本,并将提出的算法与4种经典目标检测算法进行比较。实验结果表明,相比于4种对比算法,该文算法能够在保证较高检测精度的同时具有较好的实时性。算法的平均检测精度可达94.6%,分辨率为1280'720的图像检测速度为40帧/s。     

基于改进YOLOv7的输电线路绝缘子设备及其缺陷检测算法

针对输电线路无人机巡检中绝缘子设备及缺陷图像检测过程中存在的绝缘子目标尺寸变化大、缺陷目标尺寸小、背景复杂干扰多和难易样本不平衡等问题,提出一种基于改进YOLOv7的绝缘子设备及缺陷检测算法：1）针对绝缘子缺陷目标尺寸小问题,在YOLOv7特征提取网络浅层引入卷积注意力机制,聚焦缺陷;2）针对绝缘子目标尺度变化大问题,在YOLOv7特征提取网络底部引入感受野增强模块,提取不同尺度目标特征;3）针对背景干扰问题,改进YOLOv7特征融合网络,在顶部引入显示视觉中心模块,同时关注全局信息与局部信息;4）针对难易样本不平衡问题,使用Focal-EIoU损失替换YOLOv7坐标回归损失。在合并的绝缘子及其缺陷无人机图像公开数据集上,该算法的多类目标检测精度均值达到了97.36%。     

基于边缘计算和改进YOLOv5s算法的输电线路故障实时检测方法

随着输电线路无人机巡检工作的常态化,暴露出故障图像检测实时性、模糊目标检测精准性难以满足实际工作需求的问题。文章提出一种基于边缘计算和改进YOLOv5s算法的输电线路故障实时检测方法。以YOLOv5s为基础检测模型,基于Ghost轻量化模块重构模型获取数据特征的卷积操作过程,提高了模型的检测速度;采用基于KL散度分布的损失函数作为目标框定位损失函数,提升了模型对模糊图像检测的精度。将改进的YOLOv5s算法部署于华为Atlas 200 DK边缘模块中,对绝缘子自爆、防震锤脱落、鸟巢3类故障进行检测,其平均精度均值可达84.75%,检测速度为34 frame/s。结果表明,改进的算法在保证检测实时性的同时,能够提升对模糊故障目标图像的检测精度,满足无人机搭载边缘设备的输电线路巡检需求。     

基于注意力特征融合YOLOv5模型的无人机输电线路航拍图像金具检测方法

无人机采集输电线路航拍图像由于其特殊性,往往背景复杂多变,检测目标存在尺度不一及部分遮挡等问题容易造成检测过程中误检、漏检。本文从特征融合角度出发,提出基于注意力特征融合YOLOv5模型的输电线路金具检测方法。首先,在主干提取网络中引入了具有自注意力机制的AFF-Transformer模块更好的捕获全局信息和上下文信息,提高主干网络特征提取能力。其次,通过在特征融合过程中使用通道空间注意力避免了关键信息丢失。最后,利用双向加权特征融合机制使得模型更有效的将浅层特征和深层特征进行融合,以上改进有效缓解了金具在密集状态下的误检、漏检等问题。通过在自建输电线路金具数据集上进行实验,结果表明：本文提出的方法在原YOLOv5模型的基础上准确率提升了2.7%,模型召回率提高了1.5%,针对于小目标,以及漏检、误检等问题有了较好的改善。     

基于改进YOLOv5的输电线路鸟巢缺陷检测方法

鸟巢侵占是输电线路经常发生的一个故障情况。鸟类在铁塔上筑巢将会影响铁塔的绝缘性能，造成跳闸事故的发生。传统的输电线路鸟巢识别方法效率低且安全性不足。为此，本文提出了一种改进YOLOv5模型的输电线路鸟巢检测算法。通过在主干网络中加入CBAM注意力模块，以较小的计算代价提升主干网络的特征提取能力。在颈部网络中引入自适应特征融合模块替换原始结构，加强多尺度特征融合效果。使用更加稳定和平滑的Mish激活函数作为激活函数，以提升分类精度和泛化能力。实验结果表明，相较于原始YOLOv5s模型，改进方法在召回率以及平均精度均值方面分别提升4.4%和2.3%。对于遮挡目标以及远近距离目标均表现出良好的性能，验证了改进方法的有效性。     

一种改进SSD算法的输电线路目标检测方法

电力巡检在输电线路部件故障的排除中起着至关重要的作用.为了实现复杂背景下的输电线路电力小部件的目标检测,提出了一种改进SSD算法的小目标检测算法——PA-SSD.将反卷积融合单元融合到PANet算法中,以改进PANet结构,并以此为基础产生新的特征融合方式,融合不同尺度的特征图;将传统SSD算法中的特征图用新的特征图替换,形成新的特征金字塔模型.针对实际输电线路中的4种目标进行了测试,结果表明,PA-SSD算法与原始的SSD算法相比,其检测精度有了明显提高,检测速度也可以满足检测性能的要求.     

基于改进YOLOv5的轻量化绝缘子缺陷检测算法

无人机巡检已经成为当下输电线路巡检的主流方式，绝缘子缺陷的检测是无人机巡检中的重要环节。因此，提出了一种基于改进YOLOv5的轻量化绝缘子缺陷检测算法。首先，使用轻量型的Ghost卷积代替普通卷积；然后，使用重复加权BiFPN（双向特征金字塔网络）替换原特征提取网络，提高网络对不同尺度的特征提取能力；最后，引入CA（坐标注意力机制）提高了主干特征提取效率。实验结果表明，绝缘子检测的平均精度值提升了1.7个百分点，模型大小减少了13.1%，改进后的算法模型在提升检测精度的同时更加轻量化，可实现绝缘子缺陷的快速检测。     

基于改进YOLOv3的输电线路缺陷识别方法

为解决在无人机巡检输电线路现场中出现的图像识别算法对硬件要求高、计算耗时长,训练集图片较少且复杂多变等问题,提出了一种基于改进YOLOv3算法的输电线路缺陷检测方法。提出了在YOLOv3原基本框架下加入空间金字塔池化(spatial pyramid pooling,SPP)模块的方法,使得该算法能在同一层内提取多尺度深度特征,以适应巡检现场输入尺寸不同、复杂多变的图片检测;提出了对添加了SPP模块的YOLOv3进行通道减少、框架瘦身的剪枝处理方法,以优化YOLOv3的轻量化性能,降低对巡检时车载服务器的硬件要求、减少计算时长。使用数量较少的输电线路缺陷图像数据集对该改进算法进行验证。测试结果表明,改进的模型对硬件依赖性较小,检测精度几乎不变,平均每步迭代时间减少了0.81 s,整体性能提升25%。     

基于YOLOv2网络的绝缘子自动识别与缺陷诊断模型

针对无人机或机器人获取的输电线路绝缘子图像,提出了一种基于深度学习图像识别框架（YOLOv2）网络的输电线路绝缘子在线识别与缺陷诊断模型,训练YOLOv2网络学习复杂背景下各种绝缘子的特征并准确识别,结合边缘检测、直线检测、图像旋转和垂直投影方法,对识别出各种状态的绝缘子进行缺陷诊断。输电线路巡检图像的仿真结果表明,所提出的绝缘子自动识别与缺陷诊断方法能迅速准确地从输电线路巡检图像中识别出绝缘子,并诊断出绝缘子是否破损以及缺陷位置,有利于提升输电线路智能巡检水平。     

基于改进YOLOv5算法绝缘子缺陷检测研究

针对目前无人机巡检中绝缘子缺陷检测的目标算法识别精度不高的问题,提出了一种改进的YOLOv5算法,该方法将注意力机制融入YOLOv5s算法中获取更多细节特征,采用BiFPN替换原本的特征金字塔结构,并用改进的损失函数和非极大值抑制提升检测精度。实验结果证明,相比于传统算法,改进算法的检测平均精度和召回率分别为96.6%和97.1%,检测速度FPS达到了28.5,满足输电线路绝缘子缺陷检测准确性、轻量性及鲁棒性要求。     

基于改进YOLOv5在电力巡检中的目标检测算法研究北大核心CSCD

针对输电线路巡检的复杂场景下被遮挡以及目标较小导致的误检问题,文中提出了一种基于YOLOv5的改进算法模型。首先通过数据增强和数据扩充数据集进行预处理;其次给引入SE模块,加强对不同尺度下目标的特征融合;然后引入CBAM模块,进行进一步特征提取,使提取的特征信息更加突出。最后,对损失函数进行优化,改进小数据导致的样本不均衡现象。经实验证明,改进后的算法有效地提高了被遮挡的目标和小目标的识别率,mAP较原算法精度提高了5%,Recall提高了14.6%。与其他改进模型相比,精度、召回率都有提高,验证了该模型在各种场合下具有较强的鲁棒性和泛化能力。     

基于改进 YOLOv5 的港口集装箱损伤检测算法

针对港口复杂环境背景下,不同尺度间多种类集装箱损伤目标检测精度低的问题,提出一种基于改进YOLOv5的港口集装箱损伤检测算法。通过使用一维卷积改进卷积块注意力机制(CBAM)中空间注意力模块的池化操作,后设计残差结构,并验证在不同位置引入改进的CBAM基本块对模型性能的影响,探索尽量减小复杂背景对检测结果影响的最佳方案及融合位置;为有效解决不同集装箱损伤图像尺度特征变换较大的问题,依据双向特征融合网络(Bi-FPN)结构思想,对颈部特征融合网络进行改进,在不过多增加计算量的情况下,更好地增强网络对多尺度目标的特征融合能力;最后将EIOU Loss替换GIOU Loss作为算法的损失函数,在降低算法边界框回归损失的同时提高算法的检测精度。实验结果表明,改进YOLOv5算法的平均检测精度达到了98.32%,较原YOLOv5目标检测算法提高了4.28%,同时保证了检测速度,验证了所提出算法的有效性,对港口企业高精度验箱的工业部署有重要意义。     

基于轻量化网络与增强多尺度特征融合的绝缘子缺陷检测

随着无人机搭载目标检测算法在输电杆塔绝缘子巡检领域的发展,针对绝缘子缺陷检测速度较低,网络复杂度高且缺陷小目标难以准确检测的问题,提出一种基于轻量化网络与增强多尺度特征融合的YOLOv5-3S-4PH模型进行绝缘子缺陷实时检测。首先将重构的ShuffleNetV2-Stem-SPP(3S)网络作为YOLOv5的主干网络,显著减小了网络的参数量和计算量;其次引入针对小目标的增强多尺度特征融合网络以及4个预测头,来增强网络对绝缘子缺陷的感知能力,并结合Mosaic-9数据增强、CIoU损失函数进一步补偿轻量化导致的检测精度损失;最后将其应用到自制绝缘子数据集进行验证。实验结果表明,该文所提出的模型相对于未改进的YOLOv5,全类平均精度提高了3%,检测速度提高了81.8%,参数量、计算量分别压缩了82.4%、67%。因此,所提出的模型更适合部署在无人机平台上进行绝缘子缺陷的实时监测。     

基于超分辨率重建与多尺度特征融合的 输电线路缺陷检测方法

针对输电线路巡检中可能存在拍摄图像质量不高的问题,以及线路缺陷目标小而分布密集而导致传统方法检测精度不高的问题,提出一种基于超分辨率重建与多尺度特征融合的输电线路缺陷检测方法。首先,使用超分辨率网络对巡检图像进行重建,提升清晰度,丰富图像中包含的特征信息;然后使用改进的YOLOX网络检测巡检图像中的缺陷,在主干网络中嵌入卷积块注意力机制,强化模型对重叠小目标的定位能力;为进一步提升小目标的检测能力,在YOLOX的特征融合网络中新增浅层检测尺度进行特征融合;最后,通过使用CIOU优化边界框损失函数提升模型收敛能力,降低缺陷目标的漏检率。实验结果表明,所提方法能在提升巡检图像质量的基础上对输电线路缺陷准确地检测,精度达到93.27%,相比SSD等经典模型,对小而密集的缺陷目标有着更强的提取能力和鲁棒性。     

改进YOLOv3模型在无人机巡检输电线路部件缺陷检测中的应用研究

针对传统输电线路无人机巡检图像检测方法存在的精度低、计算时间长和训练样本少等问题,提出了一种用于输电线路部件绝缘子缺陷识别的改进YOLOv3模型。引入K-means++算法解决小目标不敏感问题,引入Focalloss函数解决样本不均衡问题,引入Mish激活函数提高模型精度,引入注意力机制Senet提高特征提取性能。通过对改进前后模型性能的比较分析,验证了该方法的优越性。结果表明,与传统的检测方法相比,所提方法在检测速度上能够满足实时检测的需要,且检测精度最优,检测时间为0.079 s,检测平均准确度均值为94.40%。该研究能够满足输电线路无人机巡检图像缺陷自动检测的需要。     

改进的 YOLOv3 的红外目标检测算法

复杂背景下红外多目标图像及视频的检测是目标检测的热点也是难点,为了更准确地检测出复杂背景下的红外目标, 将 YOLOv3 算法进行改进,首先通过在算法的原有基础上增加特征尺度,提高对距离远且背景复杂的待测图像的识别精度,并 将 BN 网络层与卷积神经网络层融合计算得到最后的检测结果,将原来的 YOLOv3 算法与改进后的算法的结果进行分析对比 可得,改进后的算法能够将平均识别精度从 64%提高到 88%,将 mAP 从 51. 73 提高到 59. 28,验证了改进后的 YOLOv3 算法在 红外目标检测下具有更好的性能,更明显的优势。     

基于改进YOLOv4的输电线路目标检测算法

针对人工巡检及传统视频监测方式不能及时识别输电线路外破隐患的问题，本文提出基于YOLOv4改进的输电线路外破隐患识别算法。该算法通过改进K-means++算法对图片样本集目标的大小进行聚类分析，筛选出符合检测目标特征的锚框，之后利用CSPDarknet-53残差网络提取图片深层次网络特征数据，采用SPP算法对特征图进行处理增加感受野，并引用自注意力机制（CBAM），增强模型的特征提取能力。最后结合实际输电线路现场监控图，测试后表明该算法能够及时准确检测到外破隐患。     

基于ConvNeXt和注意力机制的绝缘子自爆故障检测方法

为了更加准确地识别和定位架空线路绝缘子的自爆故障,保障电力系统安全稳定运行,提出一种基于ConvNeXt和注意力机制的目标检测算法,可用于无人机、巡检机器人等设备拍摄的可见光图像中绝缘子自爆故障检测。首先,使用一种新型卷积神经网络ConvNeXt作为主干网络,使用1∶1∶1∶3的阶段模块数量比例,增强网络对抽象语义特征的提取能力;其次,使用跨阶段局部连接结构,减少网络参数量和计算复杂度,丰富网络梯度连接;最后,引入卷积注意力机制,增强网络对复杂背景中目标区域的感知能力。实验结果表明,改进后的绝缘子自爆故障检测模型的平均精度均值达到97.4%,相比基线YOLOv7提升了1.4%,能够有效实现绝缘子自爆缺陷的检测。     

基于改进YOLOv4模型的输电线路杆塔图像缺陷检测方法研究

针对现有输电线路无人机巡检图像缺陷检测方法存在的精度低、耗时长等问题,为了实现输电线路杆塔鸟巢的快速和准确识别,基于无人机巡检图像采集与处理系统,提出了一种改进的YOLO4模型用于输电线路杆塔图像的鸟巢检测。采用轻型MobileNetV2网络替换CSPDarkNet53网络,提高特征提取速度,在SPP模块中采用平均池化替换最大池化,提高算法对小目标的检测精度,引入注意力机制CBAM增强特征表达。通过试验验证了所提方法的可行性和优越性。结果表明,所提方法与常规检测方法相比,在输电线路杆塔图像缺陷检测中具有更优的检测精度和速度,检测精度达到94.40%,检测速度为60 FPS。所提研究为输电线杆塔缺陷检测方法的发展提供了一定的参考。     

基于深度可分离卷积的轻量级YOLOv3输电线路鸟巢检测方法

针对输电线路无人机巡检图像鸟巢检测现有方法实时性差及小目标检测能力较弱的问题,提出一种基于深度可分离卷积的轻量级YOLOv3输电线路鸟巢检测方法。首先,使用Mosaic数据增强方法增强数据集并变相提升训练集中小目标的数量;然后,在主干特征提取网络使用深度可分离卷积代替部分标准卷积,提高检测网络的速度,并降低网络参数量从而降低权重文件内存,再使用PANet代替FPN,进一步提升特征融合的能力,增强对小目标的检测能力;最后,使用标签平滑进行训练,解决由于极少量标签错误导致的网络过度自信问题和网络过拟合问题。将某供电局无人机巡检视频剪切成图像制作数据集,使用本文算法与原始YOLOv3算法进行比较,并做消融实验。实验结果表明,本文的算法逐步提升了模型的速度和精度。