面向电力开关柜的轻量型GB-YOLOv5m状态检测方法

摘要：

电力开关柜状态灯及仪表具有布局高密、异位同像的特点,从而对边端图像处理技术中的目标形貌、色度对比等基础特征检测能力以及轻量识别能力提出更高要求,为此该文提出一种Ghost-BiFPN-YOLOv5m(GB-YOLOv5m)方法.采用加权双向特征金字塔(BiFPN)结构,赋予特征层不同权重以传递更多有效特征信息;增加一个检测层尺度,提升网络对于小目标的检测精度,解决状态灯高密布局引起的小目标识别难问题;利用Ghost-Bottleneck结构替换原主干网络的Bottleneck复杂结构,实现模型的轻量化,为在边端部署模型提供有利条件;通过图像增强技术对有限样本进行状态灯和仪表传递特征的扩充,并通过迁移学习实现算法高速收敛.经10 kV开关柜实测,结果表明该算法对柜体状态灯及仪表共16类目标识别准确率高,均值平均精度(mAP)达97.3％,fps为37.533帧;相较于YOLOv5m算法,在模型大小缩小了37.04％的基础上,mAP提升了10.2％,说明所提方法对灯体与表体的检测能力大幅提升,且轻量识别效率提升明显,对于开关柜电力状态的实时核验与数字孪生信息交互,具有一定的现实意义.

关键词：小目标检测、轻量化、YOLOv5、仪表及状态灯检测

所属期刊栏目：44

分类号：TM930.9;TN911.73

资助基金：国家自然科学基金52177185

在线出版日期：2022-11-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：3777-3787