摘要
针对电力线路巡检图像鸟巢检测任务中检测准确率不高的问题,本文提出一种基于改进YOLOv7的电力巡检图像检测方法。首先,引入融合CSWin Transformer的CS-ELAN模块,充分利用全局有效信息抑制背景信息;然后在主干网络中引入SPP-FE模块获取不同感受野,增强特征的表达能力;最后以NWD损失函数对原本的CIOU进行改进,提高鸟巢目标定位精度。消融实验结果表明,所提模型的改进策略能够提高模型检测精度,模型检测精度为87.3%,相较于原YOLOv7模型,检测精度提高15.0%。对比实验证明,相较于当前主流的目标检测算法,所提模型能够更好解决电力线路巡检图像鸟巢检测问题。
出处
《电气技术与经济》
2025年第6期390-395,共6页
Electrical Equipment and Economy
