基于YOLOv3的绝缘子串爆裂缺陷检测研究

作者：张辉; 周仿荣; 潘浩; 高振宇; 耿浩; 林立^*

来源：信息技术, 2023, (12): 172-178.

DOI：10.13274/j.cnki.hdzj.2023.12.028

• 深度学习
• 目标检测
• YOLOv3
• 输电线路
• 绝缘子缺陷

针对绝缘子爆裂缺陷检测对时效性的要求，提出了一种基于YOLOv3的绝缘子缺陷检测模型。该模型针对绝缘子爆裂缺陷检测的要求，在YOLOv3算法的基础上进行改进。为提高模型检测速度，将YOLOv3的主干特征提取网络替换为更轻量的GhostNet网络；为提升模型精度，采用K-means++进行聚类以改进模型的先验框尺寸，并将回归损失函数改进为更能体现检测效果的CIoU损失函数。实验结果表明，该模型的mAP为90.32%,相比原YOLOv3提升了3.65%,能够更高效地识别绝缘子及其爆裂缺陷。

• 单位
  云南电网有限责任公司电力科学研究院; 广东工业大学