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题名基于复杂环境的绝缘子缺陷检测
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作者
季星宇
黄陈蓉
姚军财
王凯
顾铭杰
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机构
南京工程学院电力工程学院
南京工程学院计算机工程学院
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出处
《计算机与现代化》
2025年第9期67-72,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61301237)
江苏省自然科学基金面上项目(BK20201468)。
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文摘
如今无人机已经广泛应用于电力巡检中,但由于绝缘子缺陷图像背景复杂,缺陷尺寸较小,并会出现闪络、自爆、破损等多情况损坏,大大限制了检测速度和精度,针对以上问题,提出一种基于改进YOLOv5的复杂环境的绝缘子缺陷检测方法。首先,采用改进后的特征提取网络C2FNet,在保证轻量化的同时获得更加丰富的特征信息。其次,采用具有多尺度信息的Res2Net模块,改善梯度传播和训练效果。最后,设计具有自适应融合的动态目标检测头3-DyHead,动态调整网络结构和参数。实验结果表明,本文方法平均精确度达到了94.2%,与原模型相比平均精确度提升了4.1百分点,查准率P和召回率R分别提升了3.2百分点和4.0百分点,绝缘子闪络、防震锤、破损的平均精确度分别提升了11.0百分点、2.0百分点和6.5百分点。
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关键词
绝缘子检测
c2fnet
Res2Net
自适应融合
3-DyHead
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Keywords
insulator testing
c2fnet
Res2Net
adaptive fusion
3-DyHead
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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