基于改进YOLOv5的绝缘子缺陷检测算法

摘要：

绝缘子缺陷检测是电网巡检过程中重要的一环,为提高绝缘子缺陷检测的精度,该文提出一种基于改进YOLOv5算法的绝缘子缺陷检测算法——YOLOv5t,能够在保证网络运行速度的条件下,提升网络的检测精度.该算法在YOLOv5s的基础上,将三重注意力机制(triplet attention)添加到骨干网络中,给予每个特征通道不同的权重,以提高网络的检测精度;并采用CIoU Loss作为网络回归损失的损失函数,提升网络的收敛速度;同时将Soft-NMS作为网络的预测结果处理方法,降低网络的漏检率.YOLOv5t与几种常用的缺陷检测网络的对比实验结果表明,YOLOv5t的准确率达到97.2％,召回率达到98％,平均精度均值达到99.1％,较YOLOv5s算法分别提升了0.9％、5.1％和2.1％,并且检测速度没有受到影响.

关键词：缺陷检测、YOLOv5、三重注意力机制

所属期刊栏目：56

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;湖北工业大学博士科研启动基金项目

在线出版日期：2022-11-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：771-780