融合多尺度特征的输电线路绝缘子多缺陷检测方法

针对输电线路绝缘子多缺陷存在尺寸小、背景复杂等特点,造成检测精度低、检测效果不佳的问题,提出一种改进YOLO的绝缘子多缺陷检测算法。首先,引入FasterNet替换原始主干网络,降低模型计算量;然后,在特征提取方面,引入尺度序列特征融合模块(SSFF),将深层特征图的高级信息与浅层特征图的详细信息相结合,充分融合多尺度特征,提高针对绝缘子不同缺陷的区分;最后,引入三特征编码(TFE)模块,从而更好地捕获小目标的详细信息,增强对重叠目标与小目标的识别。该算法对输电线路上的正常绝缘子、破损、自爆、闪络等缺陷进行检测,实验结果表明,该算法的平均精度均值(mAP@0.5)相较于基线算法提升了3.9%,破损及闪络等小目标检测的精确率分别提高了8.4%和7.9%,参数量和浮点运算量均降低了20%,在满足轻量化的同时提高了对不同绝缘子缺陷的识别,该算法对绝缘子多缺陷检测的实际应用具有现实指导意义。

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本文档关键词:尺度,缺陷,融合,特征,绝缘子