基于注意力机制的YOLOv4输电线路故障检测算法

作者：崔江波; 侯兴松^*

来源：国外电子测量技术, 2021, 40(07): 24-29.

DOI：10.19652/j.cnki.femt.2102630

• 输电线路
• 故障检测
• 注意力机制
• YOLOv4
• 损失函数

为了提高光学图像输电线路故障检测的准确率,提出了一种基于注意力机制的YOLOv4检测算法。为了提升图像故障区域的特征表达能力,因此将注意力机制嵌入到跨阶段局部黑暗网络(CSPDarknet)的每一个跨阶段局部残差连接模块(CSPD)层中的最后一层Shortcut层之后,得到高效通道空间注意力机制(ECSA)结合YOLOv4网络结构。同时,重新设计预设Anchor值,加速网络的训练;再引入质量焦点损失(QFocal Loss)改进损失函数,提高检测精度。采集输电线路覆冰、鸟害、绝缘子缺损和导线散股4类故障,整理形成数据集。在数据集上的实验结果表明,该算法平均准确率均值(mAP)可达95.16%,检测速度为25 fps。

• 单位
  西安交通大学