基于改进YOLOv5模型的智能变电站目标违规行为检测方法研究

针对目前智能变电站安全智能巡视方法巡视效率低和所耗时间长等问题,在视频监测系统的基础上,提出了一种改进的YOLOv5模型用于智能变电站目标违规行为检测。引入Kmeans++算法解决小目标不敏感问题,引入注意力机制CBAM提高小目标特征占比,引入alpha-IoU损失函数增强对小数据集的鲁棒性。为了验证所提模型的适应性和优越性,对其进行试验分析。结果表明,所提方法与常规方法相比,在多种目标行为检测中具有较高的检测性能,检测准确率为93.80%,检测速度为32.6FPS,满足智能变电站对目标违规行为检测要求。可为智能变电站无人值守提供一定的参考。     

基于YOLOv5的电力巡检图像缺陷识别研究

针对输电线路巡检中可能出现的裂化、老化、腐蚀、破损等诸多缺陷的情况,为保证输电线路运行的安全和稳定,文中开展了基于YOLOv5的电力巡检图像缺陷识别研究。在YOLOv5算法的基础上,结合电力巡检图像特点,采用CIOU_Loss作为Bounding box的损失函数,使其具有更快、更好的收敛效果;选用DIOU_NMS用于NMS处理,提高对遮挡重叠目标的识别精度;同时,在对数据集进行分类处理后,采用"分别训练、统一推断"的方法,冻结部分网络层权重来训练网络模型。实验结果显示,基于YOLOv5算法模型可以有效地识别电力巡检图像缺陷情况。     

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。     

基于注意力机制与跨尺度特征融合的YOLOv5输电线路故障检测EI北大核心CSCD

利用无人机对高压输电线路巡检,并基于计算机视觉技术对巡检数据中的故障目标进行自动、准确检测是输电线路巡检领域中的重要研究方向,同时也是一个极具挑战性的课题。针对复杂巡检环境中待检测目标存在多尺度特性以及部分遮挡造成传统算法难以准确检测问题,提出一种基于注意力机制与跨尺度特征融合的YOLOv5输电线路故障检测算法。首先,搭建YOLOv5检测网络,为了抑制复杂背景干扰,在其基础上引入空间与通道卷积注意力模型,以增强待检测故障目标的显著度;然后,将原始YOLOv5检测框架Neck中的FPN+PAN结构改为BiFPN结构,从而使目标多尺度特征能够有效融合;其次,为了解决待检测目标特征表达能力不足造成漏检和误检的问题,设计多尺度与同尺度特征的自适应加权融合模块,以增强检测网络对遮挡情况下故障目标的检测能力。最后,为了验证提出算法的有效性,利用某巡检部门近4年无人机巡检数据对算法进行验证。结果表明,提出的算法能够对复杂环境中输电线路上的多尺度故障目标实现精确检测,其平均检测精度可达96.8%。     

基于改进YOLOv5n的电力巡检红外图像目标检测算法

热红外图像检测技术在电力巡检中有着非接触、快速等优点,广泛应用于电力设备的监测与诊断,电力巡检红外图像目标检测可以达到快速识别设备发热故障、图像实时处理和降低人工成本的效果。为了保障输电线路的安全与稳定,实时检测输电线路绝缘子与T型线夹的发热故障。本文结合热红外图像的特点,基于YOLOv5n算法改进了网络模型：在原模型中引入Squeeze-and-Excitation注意力机制并且将普通卷积替换为space-to-depth卷积。改进的算法在自制的红外数据集上进行了模型训练与测试,并与其他几个主流的目标检测模型进行了对比评估,结果表明：改进后的模型在对绝缘子和T型线夹的检测精度上分别提升了6.8%和6.3%,且在精度、速度和模型大小上对比YOLOv3-spp和YOLOv3-tiny等模型更具优势,更适用于无人机红外图像下的绝缘子、T型线夹的发热故障识别。     

基于改进YOLOv5s的煤矸石目标检测算法

针对工业场景下煤矸石分拣任务检测精度低、分拣速度慢的问题,提出一种基于改进YOLOv5s的煤矸石目标检测算法。在主干网络的卷积层中加入轻量化注意力机制CBAM,以提升目标在复杂的煤渣环境中的特征表达的能力;其次,改进特征融合层为BIFPN,BIFPN结构进行了双向跨尺度连接和加权融合,以加强煤矸石浅层的特征信息和高层煤矸石位置信息,解决煤矸石颜色、纹理相近难以分类的问题;最后,在原算法DIoU的基础上增加对边界框高宽比考虑,以提升检验框检测的准确率。在工业生产环境中采集的10 000张煤矸石图像作为数据集对所提方法进行实验,实验表明,与改进前的YOLOv5s模型相比,在检测速度基本保持不变的前提下,改进算法平均精度mAP_0.5达到了93.3%,平均检测精度提高了5.1%,实现了对煤矸石进行目标检测的要求。     

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。     

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。     

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。     

基于改进YOLOv5的输电线路鸟巢检测方法研究

输电线路上的鸟巢会对电力设备的安全运行构成威胁,甚至影响整个电力系统的稳定性。针对复杂场景下输电线路鸟巢检测方法适用性较差的问题,提出一种基于改进YOLOv5的输电线路鸟巢检测方法。该方法结合通道注意机制和空间注意机制设计特征平衡网络,以通道权值和空间权值作为引导,实现检测网络不同层次特征之间语义信息和空间信息的平衡。同时,为了避免因网络层数增加导致特征信息不断被弱化的问题,设计特征增强模块以捕获与鸟巢相关的通道关系和位置信息。最后,利用输电线路无人机巡检图像建立鸟巢数据集进行训练和测试。实验结果表明,所提出的输电线路鸟巢检测方法具有较强的泛化能力和适用性,同时也为电力图像缺陷检测提供技术参考。     

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。     

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模型的印章识别

针对数字化档案处理过程中，印章多、印痕浅、印章识别准确度较低的问题，提出了一种改进的YOLOv5印章识别算法。算法改进分为两个方面，首先引入CBAM注意力模块，以提高模型的特征提取能力，其次引入EIoU Loss,以替换算法中的CIOU Loss边界框回归损失函数，有效解决了纵横比描述为相对值，存在一定模糊的问题。实验表明，改进算法的印章识别F₁分数达到了0.95,相较于原算法提高了2%。最后为验证模型的有效性，在数字化档案处理系统中调用改进后的YOLOv5模型对印章进行处理，结果表明本文改进算法能在系统中稳定运行。     

基于YOLOv5改进算法的印花图案疵点检测

针对圆网印花图案疵点检测问题,本文采用了一种基于YOLOv5改进算法模型来检测印花图案的疵点。本实验根据实际的情况对YOLOv5模型网络结构进行了更改,首先,对YOLOv5网络的骨干部分进行优化改进,引入了注意力机制模块,对输入图片的通道注意力和空间注意分别提取特征。其次,针对印花疵点目标较小的情况对网络的检测层结构进行了修改。实验结果显示,改进的YOLOv5检测算法精确率提升了14.4%,检测速度提升了7.6fps,达到了43.1fps满足实时检测要求。     

基于改进YOLOv5s的输电线路异物检测*

针对输电线路背景复杂导致异物检测性能不高的问题,提出一种基于改进YOLOv5s的输电线路异物检测方法。该方法引入CBAM注意力机制并构建了基于Transformer架构的C3TR层,增强了模型筛选关键特征的能力;然后使用动态的WIoU v3函数作为改进方法的损失函数,解决模型检测精度下降的问题。利用输电线路异物数据集进行训练和测试,结果表明改进后的模型在各项检测性能均有提升,具有较好的检测精度和泛化能力,能满足输电线路异物检测的应用要求。     

基于改进 YOLOv5s 的电力作业人员安全帽 检测算法研究

传统的电力施工现场安全帽检测算法的网络计算复杂度高、在复杂场景下对于远处目标和密集群体存在漏检等问题,提出一种改进后的轻量化YOLOv5s-GCAE算法,主干网络首先用GhostNet网络中的深度可分离卷积GhostConv,以此降低网络的计算量和参数量。其次在特征提取阶段中嵌入CA注意力机制,填补了引入轻量化网络时精度的缺失。引入自适应空间特征融合(ASFF)网络以有效融合多尺度特征,提高模型丰富的语义特征表示使网络更好的适应复杂的电力施工现场。最后引入损失函数EIOU,促使网络专注于高质量的锚点以提升在复杂场景下安全帽检测精度。构建了一个包含开源图片和自行收集的图片共9 326张的安全帽佩戴检测数据集。实验结果表明,该算法的安全帽检测准确率为93.4%,比YOLOv5s算法高2.1%,符合电力场景下安全帽检测的精度要求。     

基于改进YOLOv5的电力设备检测算法

针对电力设备背景复杂、小目标密集等特点导致无人机智能电力巡检精度低、效果不佳等问题,提出了一种改进YOLOv5的目标检测算法。首先在原模型上增加一层检测层,重新获取锚点框以便能更好地学习密集小目标的多级特征,提高模型应对复杂电力场景的能力;其次对模型的特征融合模块PANet结构进行改进,通过跳跃连接的方式融合不同尺度的特征,增强信息的传播与重用;最后结合协同注意力模块设计主干网络,以聚焦目标特征,增强复杂背景中密集目标区域的显著度。实验结果表明：所提算法的平均精度均值(IoU=0.5)达到97.1%,比原网络检测性能提升了5.6%,有效改善了复杂背景下小目标的错测、漏检现象。     

改进YOLOv5在电力生产违规穿戴检测中的应用

为了解决现有目标检测系统在电力现场识别中存在的环境复杂、检测物体形状方差过大以及视觉特征辨识性不佳等问题,提出了一种适用于电力现场穿戴识别的目标检测模型。首先,通过在YOLOv5特征提取网络中嵌入非对称卷积模块,从而得到更加具备辨识性及鲁棒性的视觉特征。其次,为了能够在全局背景噪声的影响下自适应地关注与检测物体特征相关性更强的区域,采用全局注意力机制进行上下文信息的建模,改进了视觉信息处理的效率与准确性。最后,通过对比现有的目标检测算法,证明了所提针对YOLOv5改进算法的有效性和优越性。同时,通过消融实验证明了所改进的模块在目标检测模型中的有效性。