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。     

基于深度学习的绝缘子缺失检测方法研究

绝缘子缺陷严重影响输电线路安全,航拍图像绝缘子缺失的有效识别是无人机线路巡检。提出一种轻量级网络的绝缘子缺失检测模型,使用轻量级网络MobileNetV3替换YOLOv4模型的CSPDarknet53网络。以分割性能和计算速度为判据,综合分析比较了YOLOv4模型和使用轻量型网络对其主干网络替换后的模型在绝缘子缺失检测上的性能,实验结果表明：筛选的YOLOv4-MobileNetV3轻量级网络绝缘子缺失检测模型能够准确定位图像中单、多目标绝缘子;改进后YOLOv4-MobileNetV3检测模型比原模型的体积减少了78%,FPS提升了4.85 f/s,而mAP仅降低0.6%。提出的绝缘子缺失检测方法能够满足无人机电力线路巡检的需求。     

基于嵌入式视觉的无人机目标定位系统

基于传统算法的无人机目标定位系统精确度较低且容易受到光照条件干扰,针对该问题提出了一种基于嵌入式视觉的无人机目标定位系统。使用深度可分离卷积替换YOLOv2原始模型中的Darknet-19骨干网络,大幅减小模型体积;引入RepVGG模块提取复杂特征,以提升检测精度。将模型部署到嵌入式端并进行了性能测试,结果表明改进YOLOv2算法的网络模型检测精度达到了96.7%,检测速度达到25 fps,解决了传统算法难以处理光照变化的问题并且有明显的性能提升。设计完成了上机试验,试验结果验证了无人机目标定位系统的有效性和可靠性。     

航拍绝缘子自爆缺陷的轻量化检测方法

为了精准识别、定位架空输电线路中航拍绝缘子串的自爆缺陷,提出一种轻量化检测方法 MDD-YOLOv3。首先将YOLOv3主干网络残差单元中的普通卷积替换为深度可分离卷积,设计主干网络D-Darknet53,在网络检测精度微降的情况下,大幅提升网络的检测速度。特征挖掘模块中,设计了Dense-SPP模块,Dense-SPP和它前后串联的卷积特征提取层能充分挖掘自爆缺陷的全局和局部特征,提高网络对自爆缺陷的特征表达能力。最后构建了四维度预测层,能充分提取自爆缺陷的位置、纹理和语义等信息,提高网络的小目标检测性能。仿真实验表明,MDD-YOLOv3对绝缘子的检测精确度达到96.1%,检测速度达到36帧/s,相比YOLOv3,检测精确度和速度分别提升了4.0%和28.6%。研究结果证明所提方法可以在复杂背景下快速且精准的识别和定位绝缘子缺陷。     

轻量化无人机航拍目标检测算法

针对无人机航拍背景复杂、检测目标小且密集。提出一种基于YOLOv5的轻量化无人机航拍目标检测算法SDS-YOLO。首先,SDS-YOLO算法重构轻量化网络结构,对特征提取网络和特征融合网络进行重构。调节检测层和感受野架构,建立深层语义与浅层语义多尺度检测信息依赖关系,增加浅层网络特征层的权重,提高对微小目标的检测能力;其次,利用聚类算法对预选框进行调整,实现重构网络最优的预选框选择机制,加快模型收敛速度。最后,使用Varifocal loss训练SDS-YOLO使IACS回归,提高模型对密集物体的检测能力。结果表明,模型经过优化后,精度提高了7.64%;模型体积4.25MB,相较于原模型大幅下降;模型计算量和推理速度均有提高。相较于当前主流算法,SDS-YOLO在各方面均取得了不错的改进,满足无人机航拍实时目标检测要求。     

基于感受野增强与并行坐标注意力的航拍小目标检测

针对航拍图像小目标占比多、背景复杂、存在检测精度低的问题。提出一种基于感受野增强与并行坐标注意力的航拍小目标检测算法，设计一种感受野增强模块，使用不同大小的空洞卷积扩大感受野范围并融合有效通道注意力机制来提高网络的特征提取能力；改进特征融合结构来提高算法对小目标的检测能力；设计一种并行坐标注意力模块用以提高航拍密集小目标检测以及抗背景干扰能力。采用不同输入分辨率在VisDrone数据集上进行实验，实验结果表明，所提算法的mAP0.5相较于YOLOv5算法提高了5.4%,mAP0.5:0.95提高了4.2%,在输入分辨率1 536×1 536下的mAP0.5可达54.9%,可以实现较好的小目标检测效果。     

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。     

单聚合YOLO航拍小目标检测算法

使用无人机采集的航拍图中存在背景复杂、目标密集、目标重叠等诸多问题，这都对现有的目标检测网络提出了挑战。以YOLOv5为基础进行改进，修改原有的BackBone网络，嵌入改进后的单聚合(OSA)模块，解决因为网络深度造成的梯度衰减问题；针对原网络结构对小目标的定位不准确，获得的信息不充分问题，增加一个160×160的小目标检测层应对小目标难以检测问题，同时修改特征融合网络丰富语义信息；最后改进原有的损失函数CIoU,长宽不再是一个统一的整体计算损失，而是分开优化，提高预测方框的准确度。算法在VisDrone2019无人机航拍数据集上实验结果表明，平均精度均值(mAP)与原算法相比提升了5.2%,检测帧率达到了45 fps,训练模型大小为18.9 MB。     

基于改进YOLOv4及SR-GAN的绝缘子缺陷辨识研究

为了精准地识别无人机巡检图形中的小目标绝缘子及缺陷,本文提出了一种基于改进的深度学习目标检测网络(YOLOv4)的输电线路绝缘子缺陷检测方法.首先,通过无人机航拍及数据增强获得足够的绝缘子图像,构造绝缘子数据集.其次,利用绝缘子图像数据集训练YOLOv4网络,在训练过程中采用多阶段迁移学习策略和余弦退火学习率衰减法提高网络的训练速度和整体性能.最后,在测试过程中,对存在小目标的图像采用超分辨率生成网络,生成高质量的图像后再进行测试,以提高识别小目标的能力.实验结果表明,与Faster R-CNN和YOLOv3相比,所提算法在平均分类精度和每帧检测速率方面均有较大提升,性能表现优异.