绝缘子自爆缺陷的轻量化检测网络DE-YOLO

作者：贾晓芬; 吴雪茹^*; 赵佰亭

来源：电子测量与仪器学报, 2023, 37(05): 28-35.

DOI：10.13382/j.jemi.B2206039

• 绝缘子
• 自爆缺陷
• 深度学习
• 注意力机制
• 深度可分离卷积

为了实现输电线路的高精度、高速度巡检，设计了一种适用于移动终端设备的轻量化目标检测网络DE-YOLO。首先融合深度可分离卷积、逐点卷积和ECA注意力机制提出了特征提取模块NewC3,它负责显著降低网络参数、同时强化网络提取绝缘子有效信息的能力。再借助通道数成倍增长策略和通道注意力机制SE设计了轻量化模块DC-SE,它用于削弱复杂背景对绝缘子故障的干扰、互补提取绝缘子细微特征，进而增强浅层网络对目标特征信息的提取能力。实验表明，DE-YOLO网络在自制绝缘子数据集上的GFLOPs降低45%,运行参数降低42%,自爆缺陷检测精度高达93.2%。NewC3和DC-SE能保证DE-YOLO的轻量化，同时满足绝缘子自爆缺陷实时检测的要求。

• 单位
  安徽理工大学