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摘要
为了维持电力传输的可靠性、安全性和可持续性，航拍玻璃绝缘子的自爆缺陷诊断成为电力巡检中一项重要的任务。为此，提出了一种轻量化的玻璃绝缘子自爆缺陷检测模型L-YOLOv5。首先，对主干网络中的残差模块进行轻量化改进，添加深度可分离卷积和1×1组卷积，设计主干网络L-CSPDarknet53，此网络可以有效提高模型检测速度。在特征提取方面，设计了DC-SPP模块，模块中卷积与空洞卷积串联的方式可以在不损失细节信息的情况下增大感受野，提高网络的检测性能。最后，针对自爆缺陷区域小难以检测的问题，提出增加小目标检测层的方法，小目标检测层包含更多缺陷细节信息，更加有利于自爆缺陷的检测。实现结果表明，L-YOLOv5可以快速准确的检测自爆缺陷，其中准确率可达到96.7%，检测速度达到37.4帧/s，相比于YOLOv5网络，准确率和速度分别提升了3.5%和49%。与Faster-RCNN、SSD等常用检测网络相比，L-YOLOv5在绝缘子缺陷识别和定位问题上具有更强的竞争力。
- 出版日期2023
- 单位上海电力大学
