改进的YOLOv4高铁接触网部件缺陷检测

摘要：

接触网是高铁供电系统中的重要一环,接触网中关键部件的缺陷检测,是保证高铁安全运行的关键.针对接触网关键部件缺陷检测困难的问题,提出一种改进YOLOv4 模型进行缺陷检测.首先对YOLOv4 基础模型做消融实验,选出最优策略组合;其次对主干网络进行修改,在数据输入处多增加一个CSP 块,减少残差网络的层数,使用LeakyReLU作为激活函数;然后将YOLOv4 中特征融合网络进行优化,使用FPN结构替换掉PANet结构,进一步减少参数量.实验结果表明,改进后的模型大小减少了约 90%,检测时间提高了近50%,检测精度可达84.1%.

关键词：接触网吊弦、缺陷检测、计算机视觉、深度学习

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：北京市自然科学基金资助项目4202015

在线出版日期：2023-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：109-113