一种改进YOLOv5s的自爆绝缘子检测算法研究

作者：王红君; 王金云^*; 赵辉; 岳有军

来源：重庆理工大学学报：自然科学, 2023, 37(04): 235-244.

• 绝缘子缺陷
• 目标检测
• YOLOv5s算法
• 改进BiFPN
• 轻量化网络

针对绝缘子缺陷巡检过程中，传统算法因背景复杂难以同时兼顾检测精度与模型大小的问题，提出一种基于改进YOLOv5s的绝缘子缺陷检测模型。首先，采用Bottleneck CSP结构，引入轻量型空间与通道卷积注意力机制，强化绝缘子特征并抑制复杂背景特征；然后，提出一种改进的BiFPN结构，实现多尺度特征融合，提升小目标检测能力；最后，采用K-means++算法重新聚类先验框，并设计轻量型GhostC3和Ghost Conv模块，保证网络精度的同时减小模型大小。实验结果表明：改进算法在Insulator2022数据集上的mAP值达到92.3%,提升了3.6%,参数量减少了26.73%,浮点运算量减少了23.17%,漏检率降低了5.47%;在公开数据集上，缺陷绝缘子mAP值达到99.5%,各项评估指标值优于Faster-RCNN、SSD、YOLOv3和YOLOv3-tiny主流算法以及绝缘子检测相关算法。

• 单位
  天津农学院; 天津理工大学